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基于数据仓库的网络态势感知系统研究与实现的中期报告
一、研究背景
网络安全是当前重点研究和关注的领域之一，互联网的盛行和各类网络攻击的增多，使得网络安全威胁日益突出。面对这种情况，建立一个实时、准确、全面评估网络安全态势的系统已经成为必要的技术手段之一。因此，本研究结合数据仓库技术，设计并实现了一个网络态势感知系统。
二、研究内容
1.系统功能设计
针对网络攻击的特点和需求，本研究提出了一系列的功能需求，包括实时监控、异常检测、信息分析和态势预测等方面。通过需求分析和功能设计，确定了该网络态势感知系统的主体功能和模块。
2.数据仓库模型设计
为了能够实现网络态势感知系统的各项功能，本研究采用了数据仓库技术，设计了数据仓库模型。该模型可以实现对多源异构数据的一体化管理和分析，包括网络流量数据、系统日志数据、攻击事件数据等等。同时，该数据仓库模型还可以支持数据的实时处理和离线分析。
3.系统实现
根据系统的功能需求和数据仓库模型设计，本研究采用了Java语言和相关框架进行系统开发和实现，包括Storm、HBase和Kylin等等。通过码农式的方法，逐步实现了系统各个模块的功能，并进行了测试和优化。
三、研究成果
1.设计了一个基于数据仓库的网络态势感知系统，实现了实时监控、异常检测、信息分析和态势预测等功能。
2.提出了一种数据仓库模型设计方法，可以对多源异构数据进行一体化管理和分析，支持数据的实时处理和离线分析。
3.实现了系统的各个功能模块，完成了初步的测试和优化，为后续的研究和使用奠定了基础。
四、存在的问题和解决方案
1.整体性能问题。由于数据量较大，系统的整体性能存在问题。解决方案是采用分布式计算模型和高性能存储技术，提高系统的运行效率。
2.数据质量问题。由于多源异构数据的原因，数据质量可能存在问题。解决方案是采用数据清洗和提高数据采集的质量控制，提高数据的准确性和可信度。
五、结论
本研究在网络态势感知系统方面提出了一种基于数据仓库的设计方案。同时，通过系统实现和测试，初步验证了该系统的可行性和有效性。未来可以在该系统的基础上进一步研究和改进。