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基于云平臺(tái)日志分析的追責(zé)方法研究與設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2025-02-10 18:14
  網(wǎng)絡(luò)服務(wù)訪問量的激增使得服務(wù)提供商不得不擴(kuò)大服務(wù)部署規(guī)模,傳統(tǒng)的服務(wù)方式已經(jīng)不能滿足需求,云平臺(tái)因此而誕生。云平臺(tái)具有規(guī)模龐大、易獲得、可用性高、廉價(jià)的特點(diǎn),這使得云平臺(tái)在誕生之后便迅猛發(fā)展,但同時(shí)也帶來了巨大的挑戰(zhàn),越來越多的重要服務(wù)和數(shù)據(jù)被發(fā)布到云平臺(tái)上,這就使得云平臺(tái)的安全問題越來越重要,逐漸成為人們關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn),F(xiàn)有的研究大多聚焦于預(yù)防云平臺(tái)安全事件的發(fā)生,但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜多樣化,惡意人員有了更多的選擇可以接近目標(biāo)并進(jìn)行攻擊,這使得許多安防措施形同虛設(shè)。日志是反映訪問行為的天然數(shù)據(jù),本文將日志作為云平臺(tái)追責(zé)的信息源。云平臺(tái)龐大的規(guī)模和復(fù)雜的結(jié)構(gòu),使得其日志量異常龐大,相關(guān)日志分布分散且日志之間關(guān)系復(fù)雜,不易分析和提取異常信息。本文首先針對(duì)云平臺(tái)日志特性對(duì)日志過濾方法進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,然后將事件分類并進(jìn)行特征研究,最后結(jié)合日志特征和事件特征設(shè)計(jì)了一套完整的追責(zé)方法并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。本文主要工作內(nèi)容如下:1、通過對(duì)云平臺(tái)服務(wù)部署方式的研究,總結(jié)出云平臺(tái)可能會(huì)遭受的攻擊方式,基于攻擊方式歸納出云平臺(tái)中的幾種實(shí)體關(guān)系。為了對(duì)云平臺(tái)實(shí)體間關(guān)系進(jìn)行測(cè)量,本文基于...

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-4?MapReduce執(zhí)行過程圖??以WordCount為例,結(jié)合圖2-4,一次統(tǒng)計(jì)過程如下:??

圖2-4?MapReduce執(zhí)行過程圖??以WordCount為例,結(jié)合圖2-4,一次統(tǒng)計(jì)過程如下:??

MapReduce劃分為“Map?(映射)”和“Reduce?(歸約)”兩個(gè)概念[38],是并行計(jì)算??的中心思想,在Hadoop框架中中只需要實(shí)現(xiàn)map()和reduce()兩個(gè)函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)??分布式計(jì)算。MapReduce的執(zhí)行過程如圖2-4所示:??<kl,?vl>?Ma....


圖2一SStom計(jì)算拓?fù)鋱D

圖2一SStom計(jì)算拓?fù)鋱D

所示的Storm任務(wù)有兩個(gè)數(shù)據(jù)源,經(jīng)過處理后,輸出兩種不同結(jié)果。目??在美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的相關(guān)實(shí)時(shí)任務(wù)中己經(jīng)有較為成熟的應(yīng)用。??orm相同,Flink在流式處理上也有較為成熟的應(yīng)用。事實(shí)上,Flink是一??流式處理和批處理的混合框架,當(dāng)前的主流框架都將批處理和流式處理??類型,而Fl....


圖2-6?Kafka消息分發(fā)機(jī)制圖??2-6,kafkaartition組,組里??

圖2-6?Kafka消息分發(fā)機(jī)制圖??2-6,kafkaartition組,組里??

?Consumer?Group2??圖2-6?Kafka消息分發(fā)機(jī)制圖??如圖2-6所示,kafka先將所有partition的消息都分發(fā)到所有用戶組,然后組里??的用戶輪詢消費(fèi)partition的數(shù)據(jù),允許用戶重復(fù)消費(fèi),但不允許用戶消費(fèi)不到消??息,因此,每個(gè)group中用戶數(shù)....


圖3-2實(shí)體間關(guān)系量化方法架構(gòu)圖??

圖3-2實(shí)體間關(guān)系量化方法架構(gòu)圖??

云平臺(tái)具有分布式特性,每個(gè)實(shí)體在運(yùn)行過程中都在不斷產(chǎn)生日志,來記錄??實(shí)體的運(yùn)行狀況和通信信息等。由上研究可知,實(shí)體間相關(guān)性是會(huì)隨時(shí)間變化的,??因此本文為實(shí)體間相關(guān)性度量系統(tǒng)設(shè)計(jì)了如圖3-2的物理架構(gòu),來保證實(shí)體間相??關(guān)性度量的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性:?????__??、、、、??、....



本文編號(hào):4032873

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