云安全产品管理平台的设计与实现
这是一篇关于云安全产品,SOC平台,B/S架构,ELK的论文, 主要内容为近年来互联网技术飞速发展,云计算的出现又把互联网产业推向了一个新的高峰,与此同时云安全问题也随之产生。它改变了原有SOC平台的运行模式,为安全防护提供了一种新的框架,利用云计算中的海量数据存储、分布式计算及虚拟化技术将安全厂商的服务器与众多用户联系起来,组成一个庞大的杀毒软件,提供病毒数据收集、检测、处理等服务。但当前各安全厂商的产品大多是针对某一方面的安全,很少有一个平台为客户提供全面的安全能力保障,因此就需要一个管理平台来对接众多安全产品,提供较为完善的安全防护机制,针对这种情况,本文设计并实现了云安全产品管理平台。论文的主要工作如下:本平台基于B/S架构,实现了对用户资产的管理,为管理员提供安全预警、事件分析、处理等服务。在实现过程中,使用数据库集群和Haproxy等插件解决大流量数据入库的问题;利用CAS实现各安全产品间的单点登录,对其进行统一的用户权限管理;通过ELK搭建分布式日志管理框架实现攻击日志的集中管控;使用Dubbo进行服务间的远程方法调用,最后利用java结合Spring MVC框架实现平台业务功能。通过以上技术完成各安全产品的接入,打造提供完善防护机制的SOC平台。在测试过程中,通过Coverity支持代码规范性检查,使用Test NG框架结合jenkins实现测试的自动化。本平台已经上线,运行良好,可以为用户提供的较为完善安全保障,有效的拦截各类型的攻击,大大提高了客户资产的安全系数,具有较高的推广价值。
基于深度学习的日志分析系统的设计与实现
这是一篇关于日志分析,异常检测,ELK,深度学习的论文, 主要内容为随着互联网信息技术的发展,网络应用向大规模、分布式集群的方向发展,系统的运维愈发具有挑战性。日志是运维中的重要依据,传统的日志管理手段和工具已经难以应对多源异构数据所带来的考验。基于深度学习的多源异构数据下日志解析和异常检测的模型和相关方法,是重要的研究方向。论文首先讨论了有效的日志模板抽取技术,针对日志异常检测,设计了一种结合长短时记忆网络(LSTM)和时序卷积网络(TCN)的模型,并在其中融入了自注意力机制。该模型通过LSTM有效地捕捉序列中的长期依赖关系,利用TCN模型处理序列数据中的局部模式和全局模式,引入自注意力机制强化模型对日志数据中关键信息的捕捉能力。实验表明,该方法提高了日志中异常检测的准确性。在日志分析系统的系统架构方面,以Elasticsearch、Logstash、Kibana及相关组件共同组成的开源框架为基础,进行日志数据的采集、存储及可视化功能实现。在对日志分析系统进行了需求分析后,根据系统的业务流程,设计并实现了日志采集、日志存储、日志模板抽取、日志异常检测和告警和通知等模块,并对系统进行了功能性能测试。系统使用ELK自有的搜索和分析功能,实现各种面板的动态展示,提高了日志的可读性和系统的日志处理分析水平。相关测试证明了所实现系统的有效性。系统提升了运维效率,并为解决日志系统中的问题提供了新的思路和方案,系统对同类应用也有参考价值。
云安全产品管理平台的设计与实现
这是一篇关于云安全产品,SOC平台,B/S架构,ELK的论文, 主要内容为近年来互联网技术飞速发展,云计算的出现又把互联网产业推向了一个新的高峰,与此同时云安全问题也随之产生。它改变了原有SOC平台的运行模式,为安全防护提供了一种新的框架,利用云计算中的海量数据存储、分布式计算及虚拟化技术将安全厂商的服务器与众多用户联系起来,组成一个庞大的杀毒软件,提供病毒数据收集、检测、处理等服务。但当前各安全厂商的产品大多是针对某一方面的安全,很少有一个平台为客户提供全面的安全能力保障,因此就需要一个管理平台来对接众多安全产品,提供较为完善的安全防护机制,针对这种情况,本文设计并实现了云安全产品管理平台。论文的主要工作如下:本平台基于B/S架构,实现了对用户资产的管理,为管理员提供安全预警、事件分析、处理等服务。在实现过程中,使用数据库集群和Haproxy等插件解决大流量数据入库的问题;利用CAS实现各安全产品间的单点登录,对其进行统一的用户权限管理;通过ELK搭建分布式日志管理框架实现攻击日志的集中管控;使用Dubbo进行服务间的远程方法调用,最后利用java结合Spring MVC框架实现平台业务功能。通过以上技术完成各安全产品的接入,打造提供完善防护机制的SOC平台。在测试过程中,通过Coverity支持代码规范性检查,使用Test NG框架结合jenkins实现测试的自动化。本平台已经上线,运行良好,可以为用户提供的较为完善安全保障,有效的拦截各类型的攻击,大大提高了客户资产的安全系数,具有较高的推广价值。
基于ELK的安全日志分析技术研究
这是一篇关于安全日志,ELK,知识图谱,日志分析的论文, 主要内容为随着网络安全技术的快速发展,许多网络安全设备被广泛应用于防御网络攻击,其产生的安全告警日志可以有效反映系统和网络中存在的安全威胁和异常行为。然而,有价值的信息隐藏于海量多源异构的安全日志之中,为了识别安全威胁或异常行为,需要对海量的安全日志进行分析。目前,大多数传统日志分析技术均是基于正则匹配规则或经验特征,难以有效检测未知的攻击手段且有较高的误报率。同时,对于异常的日志数据,难以发现深层次的攻击意图和行为,数据的相关性分析与挖掘也具有一定的局限性。针对上述问题,本文重点研究适合于多源异构安全日志数据的知识图谱构建方法以及结合知识图谱技术进行安全日志的分析,本文的主要研究内容如下:(1)研究了安全日志分析技术与知识图谱技术的相关理论与算法。通过分析网络安全设备产生的安全日志中隐藏的安全事件,揭示了安全日志分析过程中日志关联性挖掘不足,以及误报的噪声过多导致的信息过载等问题,为进一步研究安全日志知识图谱构建方法和基于知识图谱的安全日志分析方法奠定了基础。(2)提出了一种安全日志知识图谱构建方法,该方法通过采集多源异构安全日志、构建安全日志本体、关系抽取等步骤,实现安全日志知识图谱构建。首先使用ELK Stack结合消息队列对多源异构的安全日志进行采集,然后结合网络安全领域相关概念构建安全日志本体。在本体作为模式层的基础上,通过结合注意力机制的深度神经网络模型进行关系抽取,最终完成安全日志知识图谱的构建。(3)提出了一种基于知识图谱的安全日志分析方法。针对安全日志数据相关性难以挖掘等问题,将基于安全日志的知识图谱RDF三元组化并语义推理得到事件关系向量,同时提取知识图谱中的行为实例,针对事件重要性加权后聚合为行为实例的向量表示。然后将行为依赖关系图解析为依赖路径,根据路径异常分数完成路径合并生成简化后的警报依赖图,实现对安全日志的关联性分析。(4)设计实现了一个基于知识图谱的安全日志分析系统。该系统能够实现日志采集、知识图谱构建和日志分析功能。其中,安全日志的采集使用基于ELK结合消息队列的日志采集方法;安全日志知识图谱的构建实现了本体的开发和知识抽取;安全日志分析实现了行为抽象和依赖路径分析。测试结果表明,该系统能够有效提高日志采集的成功率和安全日志分析的准确率。
云安全产品管理平台的设计与实现
这是一篇关于云安全产品,SOC平台,B/S架构,ELK的论文, 主要内容为近年来互联网技术飞速发展,云计算的出现又把互联网产业推向了一个新的高峰,与此同时云安全问题也随之产生。它改变了原有SOC平台的运行模式,为安全防护提供了一种新的框架,利用云计算中的海量数据存储、分布式计算及虚拟化技术将安全厂商的服务器与众多用户联系起来,组成一个庞大的杀毒软件,提供病毒数据收集、检测、处理等服务。但当前各安全厂商的产品大多是针对某一方面的安全,很少有一个平台为客户提供全面的安全能力保障,因此就需要一个管理平台来对接众多安全产品,提供较为完善的安全防护机制,针对这种情况,本文设计并实现了云安全产品管理平台。论文的主要工作如下:本平台基于B/S架构,实现了对用户资产的管理,为管理员提供安全预警、事件分析、处理等服务。在实现过程中,使用数据库集群和Haproxy等插件解决大流量数据入库的问题;利用CAS实现各安全产品间的单点登录,对其进行统一的用户权限管理;通过ELK搭建分布式日志管理框架实现攻击日志的集中管控;使用Dubbo进行服务间的远程方法调用,最后利用java结合Spring MVC框架实现平台业务功能。通过以上技术完成各安全产品的接入,打造提供完善防护机制的SOC平台。在测试过程中,通过Coverity支持代码规范性检查,使用Test NG框架结合jenkins实现测试的自动化。本平台已经上线,运行良好,可以为用户提供的较为完善安全保障,有效的拦截各类型的攻击,大大提高了客户资产的安全系数,具有较高的推广价值。
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