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基于数据挖掘的分布式安全审计系统DMDSAS的研究与应用的中期报告
中期报告
一、研究背景
随着计算机网络和信息技术的快速发展，安全问题成为了重要的研究方向。在现代网络环境中，各种安全威胁不断涌现，网络安全问题已成为企业和组织面临的严峻挑战。安全审计是保障网络安全的一项重要手段，对于发现和防范网络安全威胁有着重要意义。
传统的安全审计方法主要依靠人工分析审计日志，这种方法效率低，不利于快速发现安全问题。面对海量的审计日志，单机的安全审计系统已无法满足要求，需要使用分布式技术。数据挖掘技术是一种非常有效的工具，已广泛应用于安全领域。它可以快速分析大量数据，并从中提取出关键信息，能够帮助安全专业人员快速发现潜在的安全问题。
基于此，我们开展了基于数据挖掘的分布式安全审计系统DMDSAS的研究工作，旨在提供一种高效的安全审计解决方案。
二、研究内容及进展
1.构建分布式安全审计系统DMDSAS
我们设计了一种基于分布式计算的安全审计系统，命名为DMDSAS。该系统由多个节点组成，每个节点负责采集、存储和分析本地日志数据。通过使用分布式计算框架ApacheHadoop和数据挖掘算法来实现。
目前，我们已经完成了DMDSAS系统的基本架构设计和实现，并进行了初步的测试和评估。
2.实现日志数据采集、预处理和存储
在DMDSAS系统中，每个节点需要能够采集本地日志数据，并对其进行预处理和存储。我们选择使用开源的日志收集软件Logstash实现日志数据采集，并使用Elasticsearch作为存储库，用于存储采集到的日志数据。
3.开发分布式数据挖掘算法
DMDSAS系统采用分布式计算模式，需要使用分布式数据挖掘算法来处理海量的审计日志数据。我们选择了k-means聚类算法和关联规则挖掘算法，采用MapReduce并行计算模式实现。
目前，我们已经完成了k-means聚类算法和关联规则挖掘算法的开发和测试。
4.进行DMDSAS系统性能评估
为了评估DMDSAS系统的性能，我们实现了一组基准测试，并在集群环境中执行了多次。测试结果表明，DMDSAS系统能够有效地处理大量的审计日志数据，并在短时间内提取出关键信息，对于预防和发现安全威胁具有重要意义。
三、下一步工作计划
1.完善DMDSAS系统的功能和性能
在今后的研究中，我们将继续完善DMDSAS系统的功能和性能，进一步提高其对于海量数据的处理能力和处理效率。
2.提高系统的安全性能
DMDSAS系统面临的最大挑战之一是如何确保审计数据的安全性和保护用户隐私。我们将进一步研究如何实现数据隐私保护和保证系统的安全性能。
3.进一步改进数据挖掘算法
虽然我们已经开发了k-means聚类算法和关联规则挖掘算法，但我们仍将继续改进这些算法，以获得更好的性能和更准确的结果。
四、总结
本中期报告介绍了基于数据挖掘的分布式安全审计系统的研究进展和计划。DMDSAS系统将数据挖掘技术和分布式计算技术结合起来，旨在提供一种高效的安全审计解决方案。未来，我们将继续努力完善这个系统，并开展更深入的研究工作。