导读:本文包含了服务器端日志分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:网络安全,攻击事后检测,日志服务器
服务器端日志分析论文文献综述
徐小天,陈乐然,孙跃,高冉馨[1]（2018）在《基于服务器日志分析的网络攻击事后检测方法研究》一文中研究指出互联网服务在给电力企业带来诸多便利的同时也为其信息资产引入了较高的安全风险。以网络页面服务器为入口,攻击者可以进一步入侵企业内部网络并窃取或篡改其关键业务数据。由于传统的网络攻击事后检测工具难以满足电力企业特殊的信息网络部署要求和安全检查工作要求,华北电科院信息所自行研发了一种基于服务器日志分析的网络攻击事后检测方法,可以通过处理页面服务器日志自动化判定该服务器是否被恶意入侵,并进一步分析可能的漏洞利用方式,具有较高的分析效率和准确性,有助于及时发现服务器安全隐患,保障电力信息系统的安全稳定运行。(本文来源于《第二届智能电网会议论文集》期刊2018-08-30）
龚立航[2]（2018）在《基于海量日志的服务器故障分析技术研究》一文中研究指出现在的服务器的系统规模越来越大,并且服务器内部系统的结构也越来越复杂,所以当服务器发生故障的时候,开发人员很难直接地追踪发生故障的过程,并且很难找出造成故障的原因。因此,开发一种自动化分析服务器故障原因的工具成为一种需要。自动化分析工具需要借助某种数据格式来分析,并且为了满足自动化分析工具的需要,这种数据格式需要包含足够多的服务器运行状态的信息。根据这种需要,日志数据成为了本文的选择。日志数据主要的功能就是记录服务器中系统的运行信息,包括系统事件的时间戳和任务执行状态等。随着服务器中系统的日志数量日益增加,自动化日志分析工具需要使用非常高效的方案来处理海量的日志数据。并且由于开发人员普遍使用自定义的文本信息作为日志,自动化日志分析工具还需要能够有效地处理自然语言。考虑到上述的生产需求,开发一款自动化日志分析工具成为一种必须,并且需要该自动化日志分析工具能够有效地处理自然语言。因此,本文的主要贡献有以下几点:1、本文提出一个基于动态记忆网络模型的自动化日志分析框架。该自动化日志分析框架包括无格式日志数据解析、日志数据向量化、模型训练和日志分析等模块。该框架的主要功能就是接收原始的日志数据,将日志数据进行预处理后输入到模型中,然后输出由模型根据输入的日志数据分析出的服务器故障原因。该框架的应用场景是单个系统的日志分析。2、因为动态记忆网络模型在自然语言处理的问答领域取得很好的成果~([1]),所以本文选择该模型作为基础并提出一个改进后的动态记忆网络模型。这个改进后的动态记忆网络模型主要是在动态记忆网络模型中加入基于规则的推理模块,通过将专家知识引入到模型中,使得模型的训练过程更加迅速并且日志分析的准确率更高。3、本文通过使用Facebook的bAbI问答任务数据为基础,结合可获得的HDFS日志数据构造模型的训练数据和测试数据。4、本文使用构造的日志数据进行模拟实验,将本文提出的改进后的模型与原始的动态记忆网络模型进行对比。根据实验结果分析得出,改进后的模型比原始的模型要少用1-3个Epoch使得损失函数值降低到比较稳定,即改进后的模型收敛得更快。并且改进后的模型的准确率比原始的模型的准确率平均高出3%,换句话说就是改进后的模型日志分析的准确率更高。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-01-09）
彭骞,党引,李斌[3]（2017）在《基于大数据技术的服务器日志采集分析方法》一文中研究指出对大数据量日志采用了一种新型的高可靠性、分布式的聚合传输信息收集Flume技术,同时结合无核相关向量机算法对服务器采集日志进行主机资源利用率的分析预测。通过本模型,实现了从海量日志中挖掘提取出高价值信息,有效地对服务器进行资源的合理化配置。验证结果表明Flume技术结合无核相关向量机算法在服务器日志采集分析上的可行性、有效性。(本文来源于《电力大数据》期刊2017年08期）
马小川[4]（2016）在《构建Web日志分析服务器》一文中研究指出引言:Web网站日志文件中包含了网站运行的大量信息,通过对日志进行分析和统计,能够有效掌握网站系统运行情况,能够加强对整个网站及其内容的维护和管理,使网站运维工作有的放矢。本文通过对基于AWStats的Web日志分析服务器的搭建,介绍日志分析服务器部署的基本架构和工作原理。(本文来源于《网络安全和信息化》期刊2016年05期）
邹卫峰[5]（2016）在《WEB服务器日志分析与可视化研究》一文中研究指出健全的日志记录和分析是系统正常运行与优化以及安全事故响应的基础。日志数据庞大且往往以文本形式存在,不容易阅读和提取关键信息,因此必须对日志数据进行适当的分析,挖掘其中隐藏的有价值信息,还可以进行可视化表达,使信息一目了然。该文以常见WEB服务器日志为对象,研究了日志分析以及可视化的原理与过程。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2016年21期）
邓诗琪,刘晓明,武旭东,雷敏[6]（2016）在《Web服务器攻击日志分析研究》一文中研究指出互联网技术的飞速发展改变了人们的生活方式,其中电子商务是近年来应用最为广泛的互联网应用之一。越来越多的Web服务器部署在互联网上向外提供服务,因此针对电子商务Web服务器的攻击不断增加。OWASP组织每年都公布Web应用程序遭受到的最多的10种攻击技术,其中攻击危害性较大的有SQL注入、XSS攻击和DDo S攻击等。这些攻击一方面使得电子商务服务器无法向外提供服务,另一方面还可能造成电子商务服务器中数据和用户个人隐私的泄露,因此电子商务服务器的安全防护是Web服务器安全运维最为重要的一个环节。通过对Web服务器日志的分析研究可以对网站的攻击事件进行检测,进而掌握Web服务器被攻击的来源和原因等,提高Web服务器的安全防护能力。文章通过对Web服务器攻击日志进行分析,将Web服务器日志进行分类,通过将日志记录中各个字段值与具有攻击特征的模式进行匹配,并对模式匹配后的日志进行分析,发现常见的攻击类型和攻击源等信息,并以图形化的形式展示,以此提高网站服务器的安全运维能力。(本文来源于《信息网络安全》期刊2016年06期）
史晓卓,郑晨溪[7]（2013）在《决策树算法在网站服务器日志分析中的应用》一文中研究指出互联网技术的发展,大大提高了人们获取信息和咨询的灵活度和及时性,上网已经成为人们日常生活中的重要内容,人们通过浏览网站可以享受到娱乐,还能获取自己需要的知识,为了满足用户不断增加的使用需求,各类网站相应的逐渐扩大自己的规模,这样的举措虽然方便了用户更好的体验网站内容,但同时也为网站的日常维护工作提出了新的要求和挑战。文章简要分析决策树算法在网站服务器日志分析中的应用,为如何维护和管理庞大的数据提供可参考的意见。(本文来源于《硅谷》期刊2013年22期）
郭华源,邱明辉,史洪飞[8]（2011）在《PACS服务器日志分析软件的研制》一文中研究指出研制PACS服务器日志分析软件Pa rseLog,实现服务日志的精准高效分析,为日常维护工作提供强有力的分析工具,确保PACS系统的平稳运行。首先分析日志记录的特点,围绕文件传输、记录解析、数据统计等问题,设计了ParseLog软件的功能架构。然后应用Winsock文件传输、Cube多维数据统计、MsChart二维曲线图绘制等技术实现了该软件。最后对部分应用图例进行分析,阐明统计意义。(本文来源于《中国数字医学》期刊2011年10期）
金效行[9]（2011）在《决策树算法在网站服务器日志分析中的应用》一文中研究指出随着互联网技术的迅速发展,浏览网站已经成为人们查找信息、获取知识、休闲娱乐的一个重要途径。各种网站为提供新的服务不断扩大规模,导致网站维护工作的难度不断增加。如何利用维护过程中收集的海量历史数据为维护人员提供发现潜在问题和风险的新功能,已经成为网站维护的新发展方向。数据挖掘是一种从海量数据或数据仓库中提取隐藏的预测性或描述性信息的新技术,能挖掘出潜在的模式,找出有价值的信息,指导商业行为或辅助科学研究。将数据挖掘技术应用于网站维护中,可通过分析系统运行日志数据,如警告数据的特点,能及时发现网站运行中潜在的问题,提高网站维护效率,降低维护成本,并能提升网站的稳定性。论文将首先介绍基于Unix系统的服务器网站结构,网站维护面临的现状和问题。在对系统运行日志信息分析的基础上,将数据挖掘技术中决策树分类算法应用于诊断网站潜在问题。利用C4.5决策树分类方法,使用WEKA工具对数据进行数据挖掘并得到决策树模型,对模型中的规则进行业务分析并逐条描述,建立一个较为可信且具有长期有效的监控、诊断机制。设计集成数据挖掘技术的日志告警系统模型,并详细介绍了系统中各模块的组成和功能。(本文来源于《复旦大学》期刊2011-09-15）
涂频[10]（2010）在《服务器日志分析在网站改进中的应用》一文中研究指出万维网是一个巨大的、多样的和动态的全球性信息服务中心,涉及新闻、广告、消费者信息、金融管理、电子商务和许多其他信息服务。现在从网络数据中抽取用户感兴趣的信息已经变得流行,而从网络数据中挖掘得到的结果也越来越多的吸引了各方面的关注。网络数据挖掘是一项具有挑(本文来源于《九江学院学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
服务器端日志分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现在的服务器的系统规模越来越大,并且服务器内部系统的结构也越来越复杂,所以当服务器发生故障的时候,开发人员很难直接地追踪发生故障的过程,并且很难找出造成故障的原因。因此,开发一种自动化分析服务器故障原因的工具成为一种需要。自动化分析工具需要借助某种数据格式来分析,并且为了满足自动化分析工具的需要,这种数据格式需要包含足够多的服务器运行状态的信息。根据这种需要,日志数据成为了本文的选择。日志数据主要的功能就是记录服务器中系统的运行信息,包括系统事件的时间戳和任务执行状态等。随着服务器中系统的日志数量日益增加,自动化日志分析工具需要使用非常高效的方案来处理海量的日志数据。并且由于开发人员普遍使用自定义的文本信息作为日志,自动化日志分析工具还需要能够有效地处理自然语言。考虑到上述的生产需求,开发一款自动化日志分析工具成为一种必须,并且需要该自动化日志分析工具能够有效地处理自然语言。因此,本文的主要贡献有以下几点:1、本文提出一个基于动态记忆网络模型的自动化日志分析框架。该自动化日志分析框架包括无格式日志数据解析、日志数据向量化、模型训练和日志分析等模块。该框架的主要功能就是接收原始的日志数据,将日志数据进行预处理后输入到模型中,然后输出由模型根据输入的日志数据分析出的服务器故障原因。该框架的应用场景是单个系统的日志分析。2、因为动态记忆网络模型在自然语言处理的问答领域取得很好的成果~([1]),所以本文选择该模型作为基础并提出一个改进后的动态记忆网络模型。这个改进后的动态记忆网络模型主要是在动态记忆网络模型中加入基于规则的推理模块,通过将专家知识引入到模型中,使得模型的训练过程更加迅速并且日志分析的准确率更高。3、本文通过使用Facebook的bAbI问答任务数据为基础,结合可获得的HDFS日志数据构造模型的训练数据和测试数据。4、本文使用构造的日志数据进行模拟实验,将本文提出的改进后的模型与原始的动态记忆网络模型进行对比。根据实验结果分析得出,改进后的模型比原始的模型要少用1-3个Epoch使得损失函数值降低到比较稳定,即改进后的模型收敛得更快。并且改进后的模型的准确率比原始的模型的准确率平均高出3%,换句话说就是改进后的模型日志分析的准确率更高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
服务器端日志分析论文参考文献
[1].徐小天,陈乐然,孙跃,高冉馨.基于服务器日志分析的网络攻击事后检测方法研究[C].第二届智能电网会议论文集.2018
[2].龚立航.基于海量日志的服务器故障分析技术研究[D].上海交通大学.2018
[3].彭骞,党引,李斌.基于大数据技术的服务器日志采集分析方法[J].电力大数据.2017
[4].马小川.构建Web日志分析服务器[J].网络安全和信息化.2016
[5].邹卫峰.WEB服务器日志分析与可视化研究[J].电脑知识与技术.2016
[6].邓诗琪,刘晓明,武旭东,雷敏.Web服务器攻击日志分析研究[J].信息网络安全.2016
[7].史晓卓,郑晨溪.决策树算法在网站服务器日志分析中的应用[J].硅谷.2013
[8].郭华源,邱明辉,史洪飞.PACS服务器日志分析软件的研制[J].中国数字医学.2011
[9].金效行.决策树算法在网站服务器日志分析中的应用[D].复旦大学.2011
[10].涂频.服务器日志分析在网站改进中的应用[J].九江学院学报(自然科学版).2010