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基于数据挖掘的日志审计技术研究与实现的中期报告

本文介绍了基于数据挖掘的日志审计技术研究与实现的中期报告。首先，介绍了研究背景和研究意义，并回顾了相关研究工作。然后，详细介绍了数据挖掘和日志审计技术的概念和常用方法。接着，提出了本研究的主要研究内容和方法，并详细介绍了数据预处理和特征提取的方法。最后，给出了实验计划和预期结果。

一、研究背景和研究意义

网络安全问题已成为当前互联网、移动互联网和信息化时代的一大热点问题。因此，针对网络安全问题，人们需要对网络上的日志进行审计，以及对受检测对象进行安全审计。数据挖掘技术能够快速地从大量的数据中发现有用的信息，因此数据挖掘技术在网络安全审计中扮演了重要的角色。

二、相关工作回顾

在数据挖掘和日志审计方面，相关研究已经有很多。其中，有许多研究关注于如何提高数据挖掘方法的准确性和效率，如分类、聚类、关联规则等。同时，也有很多研究关注于如何应用数据挖掘技术来进行日志审计，例如用户身份认证、访问控制、计费等方面的问题。

三、数据挖掘和日志审计技术分析

3.1数据挖掘技术

数据挖掘是从大量的数据中自动地、非显式地、隐含地提取出有价值的模式、规则和信息的过程。数据挖掘技术在网络安全领域里主要应用于安全事件的检测、安全审计以及网络内部威胁的检测等方面。

3.2日志审计技术

日志审计技术指的是向数据中心提交日志，并记录和分析以识别事件的过程。日志审计技术是一种可以提供长期性保护的技术，可以保证在视觉上保持长期的安全状态，为事件的溯源和追查提供大量的数据支持。

四、主要研究内容和方法

本研究的主要研究内容和方法包括：

4.1数据预处理

考虑到网络与计算机安全日志的特殊性，本文采用了一系列预处理方法来确保日志数据的正确性和完备性，并提高日志分析的效率。具体来说，采用的预处理方法包括：

（1）去除重复记录：

可以通过去除重复记录达到减少数据的冗余的目的，提高数据挖掘效率。

（2）清洗数据：

去除日志记录中的一些无效信息，如错误登录信息，过期信息等。

（3）清除异常值：

在日志中存在不符合现实的情况，例如非常规的用户活动，或不合法的文件访问等，需要清除这些异常值，以保证数据挖掘效果的有效性。

4.2特征提取

特征提取是数据挖掘的关键步骤，具有重要的作用。从日志中提取重要的特征信息，是设计有效的数据挖掘模型的必要条件。为此，本文选取了以下特征：

（1）时间统计信息

日志事件发生的具体时间，提供了关于事件发生时间的信息，是日志中最为基本的特征。

（2）网络流量行为统计信息

网络基础设施是所有业务应用的基础，很多网络安全威胁都隐藏在网络流量中。因此，从网络流量行为角度对日志数据进行分析，可以提高数据挖掘效果。

（3）会话统计信息

会话是网络中的重要组成部分，很多安全事件发生都与会话有关，因此会话信息也是日志中一个重要的特征。

五、实验计划

本研究的实验计划如下：

1.数据采集：采集在Web应用程序和网络设备中产生的日志数据。

2.数据预处理：对采集到的数据进行去重和清洗。

3.特征提取：从预处理后的数据中提取特征并进行可视化展示。

4.模型训练和预测：使用机器学习算法训练模型并进行预测。

5.性能评估：评估模型的性能并与其他方法进行比较。

六、预期结果

本研究的预期结果包括：

（1）设计实现一个基于数据挖掘的日志审计系统，可以准确地监测网络系统中的异常事件，并对异常事件进行预测。

（2）提出一种有效的预处理和特征提取方法，可以从海量的日志数据中提取有用的信息进行数据分析。

（3）评估模型的性能，显示所提出的方法的有效性，提高日志审计的准确性和效率。

（4）为网络和计算机安全领域提供参考，帮助更好地保护网络和计算机安全。