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《燕山大学》 2017年
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网络流量日志可视化关键技术研究与实现

王美  
【摘要】:数据可视化技术是协助人们对大规模数据中所蕴含的特征进行挖掘的重要途径,被广泛应用在包括网络日志数据分析的多个领域。网络日志数据可视化有助于提高网络安全人员和分析人员对网络中的通信模式及异常分析与定位的效率。但现有的网络日志数据可视化与分析方法,在对通信模式及异常进行展示分析与定位时,并未考虑主机角色对通信情况的影响,亦没有十分有效的主机角色识别算法。针对这些问题,本文提出一种基于主机行为特征的主机角色识别算法,在识别主机角色的过程中,改进了K-means聚类算法,提高了主机角色识别的速度。在识别出主机角色的基础上,设计了动静结合、基于不同时间粒度的主机通信模式可视化分析方案,以提高网络安全人员和分析人员获取通信模式和异常事件的效率。首先,本文结合相关的网络知识与数学分析方法,确定描述主机行为特征的三个主要属性,再利用改进的基于边界最小变化率的K-means聚类算法对服务器与客户端主机进行初步聚类,然后,再使用相关的分析统计法,对网络中的服务器做进一步的识别。其次,为验证主机角色识别算法的正确性,根据服务器与客户端主机的通信情况构建基于力引导布局的主机通信关系可视化模型,用可视化的方法展示在通信过程中服务器的中心位置,以验证服务器提取算法的有效性。再次,为了更全面地探索主机的多种通信模式,基于不同的时间粒度设计了多种可视化视图,包括:动态实时图、具有深层次分析功能的主机通信热度图和克服线段遮挡影响的平行坐标视图。最后,使用论文中所提出的方法实现了对不同角色间主机通信情况的可视化工作并进行相应的对比分析,证明了本文所提方法的有效性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP393.06;TP311.13

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