基于Hadoop平台的网站日志分析

互联网中每天产生大量的网络日志,通过对日志的分析挖掘,能够获取用户行为、偏好等信息。随着日志数据量的爆炸式增长,传统的单一节点分析方法已无法满足需求。随着大数据技术的不断成熟,通过Hadoop平台能够实现对大规模网站日志的分析。本文通过搭建4个节点的Hadoop平台,以Nginx用户访问日志为例,使用Map Reduce计算模型对用户访问网站使用的浏览器类型进行了统计,并通过R语言进行分析结果的展示,为后续的网站决策及支持提供了参考依据。

基于深度学习技术的恶意攻击的分析与识别

对网站恶意攻击展开研究,通过在单机环境和具有1台服务器、2台客户机的局域网环境下模拟暴力破解、撞库、分布式拒绝服务攻击网站,以人工标注网站日志数据,训练一个LSTM网络分类模型,利用监控脚本在线监控网站日志,将日志数据转换成结构化数据并输入训练好的LSTM网络进行分类,以区分恶意攻击产生的日志和正常日志,达到识别恶意攻击类型的目的。在测试集数据上,分类准确率达到99%以上。按类似的思路,还构建一个基于自编码器和LSTM网络的分类模型,用KDD99数据集对该分类器进行训练和测试。实验结果表明,平均分类准确率约为99.7%,明显优于其他比较方法。网络攻击数据通常隐式地具有序列特征,将分类问题转换为序列标注问题,并用深度学习技术来求解,其整体解决思路是合理且有效的,可为后续的安全防护提供有效支持。