基于Spark的APT入侵检测方法研究与实现的开题报告

基于Spark的APT入侵检测方法研究与实现的开题报告一、选题背景及意义近年来互联网的普及让攻击者有了更广泛的入侵空间，特别是APT（高级持久性威胁）攻击成了互联网安全领域的一大难题。APT攻击者可以

SparkAPT 基于的入侵检测方法研究与实现的开题 报告 一、选题背景及意义 近年来互联网的普及让攻击者有了更广泛的入侵空间，特别是APT （高级持久性威胁）攻击成了互联网安全领域的一大难题。APT攻击者 可以长期潜伏于受害者的网络系统，不断地收集信息，传送数据，破坏 系统，从而获得控制权。APT攻击手段包括无文件攻击、利用代码漏 洞、网络层攻击等多种，这些攻击方式都需要专业的分析和应对技术。 Spark是基于内存的分布式计算框架，具有快速、高效、易用等优 点，能够处理大规模的数据。因此，利用Spark进行大数据分析与挖掘 可以很好地帮助防御者掌握网络攻击的本质，保护机构或企业的利益。 本文介绍一种基于Spark的APT入侵检测方法。 二、研究内容与技术路线 本文的研究内容是利用Spark技术对网络日志进行大数据分析，采 用机器学习的方法，从中识别网络攻击，并防止APT攻击。具体的技术 路线如下： 1.数据采集：网络日志是进行入侵检测的重要数据来源。本文选择 常用的Snort网络入侵检测系统，对数据进行预处理，生成可供Spark 输入的数据。虽然这里我们选择的是Snort，但实际使用中，也可以根据 需要采用其他数据来源。 2.数据清洗：数据清洗是预处理阶段的重要环节，主要是去掉无关 信息，提取有用信息。通过处理，可以得到数据行为的相关特征，方便 进行后续分析。