一、校园网下的入侵检测方法（论文文献综述）
龚春宇[1]（2021）在《革命精神文化对新时代大学生人生观的塑造研究》文中研究表明
陈静[2]（2021）在《指纹识别在云数据平台访问中的关键技术研究及应用》文中研究说明随着云计算技术的不断发展与推广,云教育信息化平台（以下简称为“云数据平台”）的访问身份认证,已经出现了新的变化,由原来常用的的口令密码式身份认证发展到基于人脸特征识别和指纹特征识别的验证方式。指纹特征是生物特征的一种具体实现方式,生物特征由于其便携性、普遍性和唯一性,相对静态密码、智能卡和短信验证码等传统身份认证方式,更加便捷、精准。然而,对于多个安全域的云平台如何对用户身份进行快速、安全、跨域认证,成为云数据平台访问身份认证的研究热点,其相关的一些关键技术,如跨域的指纹识别技术、指纹认证的云数据访问安全技术等是云数据平台访问身份认证必须解决的重要问题。本文基于生物指纹特征生成加密密码,在云平台的研究应用如下:（1）通过基于指纹特征的用户注册信息采集研究,研究了指纹特征提取的信息加密技术,并通过指纹的信息解密,验证了用户注册信息在云数据平台上跨域的指纹识别技术。（2）针对云平台访问时身份认证中信息安全容易遭受攻击的问题,分析了身份认证在云数据平台中访问机制,提出了基于指纹识别的加密、解密跨域认证方法,解决了云环境下跨域之间的安全认证的问题。（3）根据指纹特征和密码,提出了一种信息安全性高、抗攻击能力强的云数据平台登录与访问时指纹特征识别身份认证系统,经过测试,该技术在不影响用户体验的基础上提高了云数据平台登录与访问身份认证识别的可靠性与安全性。
焦阳明皓[3]（2021）在《基于B/S架构的小型化视频会议系统的设计》文中研究表明随着计算机数据通信、网络多媒体技术的发展,以及人们对视频和音频信息的需求,视频会议技术的开发和应用成为目前研究的热点。高质量的数据压缩技术和相关协议标准的制定,使在数字信道上进行交互式多媒体传输成为可能。随着高校千兆以太网建设的普及,研究者如何利用高速的校园网络进行双向电视教学、多媒体课件点播、视音频点播、示范教学等服务于教学和科研的高质量的网络服务,已经成为今后校园网建设的中心任务。本论文主要在校园网环境下,针对建立网络多点视频会议系统的相关技术问题展开研究,设计并且实现了一个B/S架构的视频会议管理系统。本论文从校园视频会议的特点出发,在校园网环境中实现多点可交互式视频会议系统,利用传输控制协议/因特网互联协议和用户数据报协议有效结合,提出了系统的解决方案和相应的信息结构模型。该系统各功能分别用不同模块独立完成,使该系统具有良好的可管理性。系统同时具有易于扩充视音频终端,并且应用了计算机支持协同技术,大大增强了系统使用的灵活性,实现系统的协同处理。本论文使用Microsoft Visual Studio Code作为本次系统的开发工具,数据存储采用My SQL 5.7关系型数据库,应用结构前后端分离,整体采用比较先进的前后端技术,使用Restful API进行前后端交互。网站功能包括用户注册、用户登录、预定视频会议室、取消视频会议室、抢占视频会议室、通知与会人员等功能,通过线上视频会议管理,解决了人力资源浪费的问题,使得会议室的各种会议活动能够更加高效地开展,相较于腾讯会议等系统,采用了自己的服务器,避免数据通过云服务器,保障了数据安全。
胡艳[4]（2020）在《基于IPv6的校园网的认证系统》文中研究指明近些年来,互联网的发展非常迅速。IPv4网络技术存在的缺点越来越明显,其中尤为明显的就是地址空间短缺的问题,网络对安全的要求逐渐提高等等的一些方面。因此,IPv6网络技术在一定的程度上将取代IPv4网络技术。由于IPv6网络与IPv4网络之间面临的问题是两者并不兼容,全球范围内保留着大规模的IPv4网络,若要进行改造会需要大量的费用,所以IPv6网络要完全取代IPv4网络是一个比较长期的过程。IPv6网络的地址空间完全够用,而且IPv6的安全性远远高于IPv4。随着信息化的快速发展,IPv6网络环境下的安全技术越来越成熟。本项目主要是对校园网进行改造,将把校园网改造为IPv6网络环境支持下的认证方式。针对IPv6网络在全球范围内已经进行大规模的部署,我国又把IPv6网路作为发展的核心,因此,跟随着社会的发展,本项目研究并且实施了适合IPv6网络的校园网认证技术系统,即实现网络传输中的安全性。从目前的形式,IPv6网络在校园网中的应用具有现实的价值及意义。而本项目的主要内容为:对RADIUS服务器进行部署;对网络设备进行了一系列的配置;详细介绍了以PPPOE和Portal为基础的认证技术过程并对包进行分析,并实现应用在校园中,保障了用户信息的安全及可靠。
倪双静[5]（2019）在《校园网基础数据平台及用户行为分析系统》文中提出近些年来,随着大数据、物联网、云计算等技术的发展,高校网络也迎来了一个新的阶段,即大数据时代。大数据给我们的生活带来了前所未有的改变,而高校作为大数据应用的新阵地,也将给学生和教职工带来巨大的帮助。校园网数据来源丰富、数据量大,通过挖掘用户上网数据可以深入了解校园网用户的行为习惯,提高学校教学和管理水平。本文对多个校园网用户上网数据源进行了深入研究,并对系统进行了总体设计和实现。一方面通过数据预处理搭建了数据仓库,实现了基础数据平台;另一方面,在此基础上深入挖掘用户上网行为,提出了新的改进算法和公式,并实现用户行为分析系统。本文的主要工作和成果如下:研究和分析采集到的多个上网数据源,对系统进行了总体设计。其中为了实现对校园网用户上网数据的整合和统一管理,对数据平台进行了设计,从而搭建数据仓库,实现基础数据平台。为了有效挖掘校园网用户上网数据,以得到更好的聚类结果,采用基于用户过滤的数据挖掘方式对用户行为进行分析,并对校园网用户上网特征和移动轨迹相似度算法进行研究,提出了新的用户上网活跃度公式和基于改进LCSS（Longest Common Subsequence）的轨迹相似度算法,并通过实验证明了该公式的合理性和该改进算法对聚类分析的有效性。为了全面深入分析用户上网行为,从用户上网内容、移动轨迹和上网活跃度三个角度分别对校园网用户进行一般统计分析和聚类分析,并对分析结果定义用户行为标签,构建校园网用户标签系统。为了选取用户行为的有效特征,研究并设计了特征选择算法,该算法融合了多个特征选择算法的优势,提高了特征选择的准确度。为了提高用户画像模型的准确率,设计了二级融合框架算法,该算法采用两级融合的方式,提高了学习器的预测能力。通过实验比较证实了基于特征学习算法和融合框架的用户画像模型能够有效提高对用户属性标签预测的准确性。为了提高校园网海量数据的挖掘性能,采用Hadoop技术搭建了大数据平台,实现了校园网基础数据平台及用户行为分析系统。其中基础数据平台实现了上网记录查询、AP运行情况和上网数据统计。而用户行为分析系统通过对本校用户真实上网数据的挖掘分析,采用不同可视化方式对校园网上网数据的一般统计和数据挖掘结果进行直观展示,并设计用户标签权重以凸显用户上网特征,准确绘制用户画像,方便高校管理者对用户进行精准定位和有效管理。本文利用数据挖掘技术对校园网用户上网数据进行了深度挖掘,并对结果进行了可视化分析和用户画像绘制,为高校在资源分配、人才培养、学生管理等方面提供了决策支持,今后将整合更多数据资源、业务系统,为分析用户行为特征提供更精准的服务。
郁恩月[6]（2018）在《基于数据挖掘的校园网用户行为分析系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着我国经济水平的提升及网络信息技术的发展,网络已经变成人们生活中无法缺少的一部分,与大众的生活息息相关。经过二十余年的发展,校园网络在我国各高校都获得了较好的应用,无论是在学习、教学工作还是在生活上都给老师和学生带来巨大的改变,人们的生活也变得越来越便利。与此同时,随着校园网用户数量的不断增加,校园网管理工作面临越来越多的问题。因此,通过引入数据挖掘算法对校园网用户行为进行分析和特征描述对校园网建设的优化及服务水平的提高有着十分重要的意义和价值。本文以A大学校园网为例,获取和解读校园网流量控制服务器上的用户访问日志文件,采用数据挖掘方法对校园网用户行为进行分析,旨在探究校园网用户的访问目标划分和访问习惯,进而为校园网络优化提供建议。以此挖掘流程为核心工作,构建了校园网用户行为分析系统。具体工作包括:实现了对校园网用户公网访问日志的采集和理解。针对用户访问日志文件分散、格式不统一的实际情况,本文结合数据库对日志进行汇总管理,实施了数据清理、整理归档、标准化等功能,同时在进行数据处理的同时还可以实现对数据的理解解释,整理出了原始数据中的主要字段,使得访问日志的管理更加便捷,结构更加规范。实现基于校园网数据的访问目标分析。以用户的出口地址和流量信息等数据为基础,本文引入了聚类方法,实现了对校园网用户访问地址的有效划分,解释了不同访问目标的具体差异情况,进而为网络中心优化出口带宽工作提供可行的决策数据支撑。其中,为了观察离散点对聚类效果的影响,本文分别实现了 K-均值算法、K-中心点算法,引入了结合凝聚方法的改进K-均值算法,提高了算法的分析效率和聚类结果的稳定性。实现基于校园网的用户访问习惯分析。以用户访问站点的域名信息等数据为基础,本文引入并实现了 Apriori关联规则挖掘算法,通过挖掘获得的关联规则解释校园网用户群体在访问习惯上的偏好情况,有助于加深对校园网用户群体上网情况了解。本文从校同网使用实际出发,对用户群体的聚类分析有助于对校园网公网出口建设进行优化,对访问习惯的关联分析有助于更深入了解用户群体,有助于高校学生思想引导工作的开展,具有一定的现实意义。
张雁翔[7]（2017）在《高校数字化校园网络安全中数字签名的应用研究》文中指出随着互联网信息技术的快速发展与普及,校园网也成社会信息化发展的必然产物,是构建数字校园的中坚力量,承担着教学、科研、管理和对外交流的重要任务,因此在高校网络建设中加强校园网络的安全管理非常重要。该文对当前各种数字签名技术进行了比较分析之后,选择最适于高校数字化校园网络安全的RSA算法进行研究,并对其在校园网络安全中的应用进行了分析。
陈静[8]（2017）在《基于Spark的蜜罐系统的设计与实现》文中研究表明互联网、电子商务和电子政务等技术的迅速发展,便捷了生活却也吸引了大量攻击,如何有效防护大型互联网网站的安全成为研究热点。现有的安全防御技术多为被动防御技术,存在措施采取滞后性的缺点,蜜罐技术作为一种主动防御技术,将诱骗技术引入安全领域,能主动吸引攻击、收集分析攻击行为,根据分析结果提前对被保护系统设防,有效解决了被动防御技术的不足。其次网站单日访问量大,用户查询、交易等生成的日志信息量剧增,普通数据分析技术易引起延迟防护等问题,使用大数据处理技术将降低处理延迟,提高防护效率。本文首先分析了网站安全防御现状,将蜜罐技术应用于网站安全防御中,实现网站的主动防御。其次针对网站访问数据量大而普通数据处理技术的延迟问题,将Spark大数据处理技术引入系统,将能提高数据分析效率。系统的实现架构为:在构建的局域网和云平台基础上,虚拟出四台虚拟机,其中两台分别作为被保护的系统和蜜罐、一台作为堡垒机实现重定向、一台作为大数据平台的搭建。当用户访问时,根据输入的域名在DNS服务器解析出IP地址（堡垒机）,接着用户根据解析结果访问到堡垒机,堡垒机利用Iptables日志功能进行数据捕获,Spark数据处理中心调用捕获的数据进行实时分析,根据既定的规则找出潜在威胁的用户,堡垒机会根据分析结果对用户进行重定向,当用户存在威胁时,重定向到蜜罐中,否则就将其链接到被保护系统。再者,系统利用多个安全防护层确保蜜罐不会被非法访问者攻陷而用于攻击其他系统。最后,对系统从蜜罐的仿真度、系统的可用性和数据分析模块的性能进行测试。实验及测试表明,本次设计用大数据技术对日志文件进行分析,提高了信息的处理速率和系统的防护效率;用相同的网站系统延长了非法访问者在蜜罐系统中滞留的时间,达到了收集非法访问者更多信息,便于今后分析与研究的目的。
龙延[9]（2016）在《智慧社区中的视频信息处理技术及应用研究》文中进行了进一步梳理进入21世纪以来,以“互联网+”、云计算、大数据及物联网技术为主要特征的新时代通信信息技术不断创新突破,不仅改变着人们工作、交流的模式,人们生活的观念和方式也同样发生了翻天覆地的变化,我们熟悉的钢筋水泥城市正逐步形成一个虚拟化、信息化、数字化的“智慧城市”。智慧城市建立在互联网技术的基础之上,利用物联网和云计算等技术,打造出一个全民共同参与的创新型城市生态环境。智慧社区是智慧城市概念之下的社区管理的一种新理念,作为智慧城市的核心组成部分,它以物联网、传感器网络等通信技术为支撑,把门禁、视频监控、物业管理、智能家居等系统集成在一起,构建一种新的管理形态社区。为小区内住户打造一个安全、便利、舒适的生活环境。本文阐述了国内智慧社区的发展现状,指出我国现阶段智慧社区存在的问题与发展瓶颈,对智慧社区整体架构进行分析,并讨论智慧社区主要功能的实现方式与智慧社区的关键技术。针对智慧社区体系中,与视频信息处理技术相关联的子系统所存在的问题进行了更进一步的探讨,并研究提供不同的解决方案。针对视频监控系统中,监控设备厂商众多,缺乏统一标准的问题,利用海思Hi3535芯片研究一种基于ONVIF协议的网络视频管理平台,使之能够统一管理不同厂商的监控设备;针对早期建成小区实现智慧化成本过高的问题,利用三星S5PV210芯片设计一种无需局域网络布线入户,基于手机移动网络的门禁可视对讲系统;针对社区中各子系统承建商不同、硬件设备不同,缺乏有效的沟通渠道的问题,采用J2EE框架设计一种充分整合各类现有安防资源的联网报警平台软件,使危情发生时能够更加迅速的处理警情。经调试、测试结果表明:各子系统的性能均达到预期效果并能够稳定运行。
罗经辉[10]（2016）在《网络安全技术及策略在校园网中的应用研究》文中研究表明0引言随着社会发展的步伐日益加快,新技术、新理念层出不穷,互联网已走进了千家万户的生活中,给人们的生活带来了很多方便,比如人们可足不出户就能买到自己心仪的东西等,然而互联网在带给人们便捷生活的同时也有一些不尽如人意的地方,网络安全问题上升为人们关注的焦点话题。纵观当前各大高校的发展,为了更好的顺应时代潮流,很多高校都建立了相应的校园局域网,以增进学生与老师之间的交流,然而由于计算机网络平台
二、校园网下的入侵检测方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、校园网下的入侵检测方法（论文提纲范文）
（2）指纹识别在云数据平台访问中的关键技术研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 指纹识别在跨域认证中的方法研究 |
| 2.1 跨域认证技术 |
| 2.2 指纹识别技术 |
| 2.3 鲁棒系统控制访问方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 云数据跨域认证实现技术 |
| 3.1 云数据访问安全概述 |
| 3.2 云数据平台登录、域内与跨域访问身份认证需求分析 |
| 3.2.1 功能需求 |
| 3.2.2 安全需求 |
| 3.3 基于指纹认证的云数据平台访问安全框架设计 |
| 3.3.1 技术原理分析 |
| 3.3.2 安全框架设计 |
| 3.4 基于指纹特征的用户注册信息加密和解密研究 |
| 3.4.1 指纹特征的提取 |
| 3.4.2 基于指纹的信息加密 |
| 3.4.3 基于指纹的信息解密 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 云数据平台访问身份认证技术的应用 |
| 4.1 云数据平台访问时身份认证的总体结构 |
| 4.1.1 总体结构 |
| 4.1.2 系统流程设计 |
| 4.2 数据库表设计 |
| 4.3 系统部署设计 |
| 4.4 客户端的设计与实现 |
| 4.4.1 账户存储模块实现 |
| 4.4.2 认证签名模块实现 |
| 4.5 注册服务器的设计与实现 |
| 4.5.1 初始化模块实现 |
| 4.5.2 用户注册模块实现 |
| 4.5.3 用户恢复模块实现 |
| 4.6 应用服务器的设计与实现 |
| 4.6.1 域内认证模块实现 |
| 4.6.2 跨域认证模块实现 |
| 4.7 云数据访问控制实现 |
| 4.8 云数据平台访问时身份认证的测试 |
| 4.8.1 测试平台搭建 |
| 4.8.2 系统测试实施 |
| 4.8.3 系统测试结果 |
| 4.8.4 系统鲁棒性测试 |
| 4.8.5 指纹算法准确性验证 |
| 4.8.6 系统安全性分析 |
| 4.9 指纹识别准确性分析 |
| 4.10 性能对比实验 |
| 4.11 本章小结 |
| 5 总结与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（3）基于B/S架构的小型化视频会议系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 小型化视频会议管理系统的背景及意义 |
| 1.2 小型化视频会议管理系统的现状和存在的问题 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 小型化视频会议管理系统的问题和难点 |
| 1.3 论文内容及结构安排 |
| 第2章 小型化视频会议技术架构及需求分析 |
| 2.1 小型化视频会议技术架构 |
| 2.1.1 整体架构 |
| 2.1.2 前端技术介绍 |
| 2.1.3 后端技术介绍 |
| 2.1.4 数据库技术介绍 |
| 2.2 小型化视频会议需求分析 |
| 2.2.1 系统功能和需求概述 |
| 2.2.2 系统需求分析 |
| 2.2.3 可行性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 小型化视频会议系统设计 |
| 3.1 总体流程设计 |
| 3.2 数据结构设计 |
| 3.2.1 数据结构E-R图设计 |
| 3.2.2 数据库逻辑结构设计 |
| 3.3 功能架构设计 |
| 3.3.1 小型化视频会议系统管理架构分析 |
| 3.3.2 Cookie-Session鉴权模式和JWT鉴权模式的对比 |
| 3.4 共享文档的设计 |
| 3.4.1 共享文档浏览功能选择 |
| 3.4.2 共享文档模块的设计 |
| 3.4.3 文档标注和简单控制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 小型化视频会议系统实现 |
| 4.1 开发环境 |
| 4.2 会议室功能实现 |
| 4.2.1 用户管理模块 |
| 4.2.2 小型化视频会议室列表查询 |
| 4.2.3 小型化视频会议室预订模块 |
| 4.2.4 与会人员交互模块 |
| 4.2.5 个人会议列表查询 |
| 4.3 视频会议功能实现 |
| 4.3.1 单人点对点通话流程 |
| 4.3.2 单人点对点文件直传 |
| 4.3.3 多人小型化音视频会议 |
| 4.3.4 媒体中转服务 |
| 4.3.5 直播培训会议 |
| 4.3.6 录制点播平台 |
| 4.4 基于Automation技术的Power Point文档共享算法 |
| 4.5 视频会议的压力测试 |
| 4.5.1 多人音视频压力测试 |
| 4.5.2 直播培训会议压力测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）基于IPv6的校园网的认证系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外的研究 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 课题目标 |
| 第二章 IPv6协议 |
| 2.1 IPv6协议的介绍 |
| 2.1.1 IPv6的表示方法 |
| 2.1.2 报文的内容 |
| 2.1.3 地址类型 |
| 2.1.4 有关协议的介绍 |
| 2.1.5 过渡技术 |
| 2.2 认证技术 |
| 2.2.1 PPPOE认证 |
| 2.2.2 Portal认证 |
| 2.2.3 802.1X认证 |
| 2.2.4 结论 |
| 2.3 PPPOE、Portal认证与802.1X认证对比 |
| 第三章 校园网中基于IPv6的认证系统的构建与部署 |
| 3.1 认证协议的介绍 |
| 3.1.1 PPPOE认证的相关协议 |
| 3.1.2 Portal认证的相关协议 |
| 3.2 RADIUS服务器的部署 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 RADIUS的工作原理 |
| 3.2.3 搭建RADIUS服务器 |
| 3.3 网络设备的配置 |
| 3.4 系统框架 |
| 3.5 总结 |
| 第四章 认证系统过程分析及实现 |
| 4.1 认证系统的过程分析 |
| 4.1.1 基于IPv6 网络下的PPPOE认证系统过程分析 |
| 4.1.2 基于IPv6 网络下的Portal认证系统过程分析 |
| 4.1.3 总结 |
| 4.2 在校园上系统的实现 |
| 4.2.1 PPPOE认证客户端 |
| 4.2.2 Portal认证的界面 |
| 4.3 系统实现验证 |
| 4.4 总结 |
| 第五章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间科研成果及发表论文 |
（5）校园网基础数据平台及用户行为分析系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据平台及预处理的研究现状 |
| 1.2.2 用户行为分析的研究现状 |
| 1.3 主要工作及创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论和技术介绍 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘的流程 |
| 2.1.2 数据挖掘的技术 |
| 2.1.3 数据挖掘的应用 |
| 2.2 数据预处理 |
| 2.2.1 数据清洗 |
| 2.2.2 数据变换 |
| 2.2.3 数据集成 |
| 2.2.4 数据规约 |
| 2.3 数据挖掘算法 |
| 2.3.1 聚类算法 |
| 2.3.2 用户亲密度算法 |
| 2.3.3 轨迹相似度算法 |
| 2.4 用户画像 |
| 2.5 Hadoop大数据平台及其相关技术 |
| 2.5.1 Hadoop概述 |
| 2.5.2 Hadoop核心技术 |
| 2.5.3 其他相关技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统总体设计 |
| 3.1 系统总体结构 |
| 3.1.1 系统架构设计 |
| 3.1.2 系统功能设计 |
| 3.2 数据平台设计 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据存储及数据库表设计 |
| 3.2.3 数据预处理 |
| 3.3 数据可视化设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 用户上网活跃度及轨迹相似度算法的设计 |
| 4.1 用户上网活跃度公式的设计 |
| 4.1.1 用户上网活跃度的应用 |
| 4.1.2 校园网用户上网数据特征分析 |
| 4.1.3 用户上网活跃度表示 |
| 4.1.4 实验结果与分析 |
| 4.2 用户移动轨迹相似度算法的设计 |
| 4.2.1 用户移动轨迹表示 |
| 4.2.2 基于改进LCSS的用户移动轨迹相似度算法设计 |
| 4.2.3 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 校园网用户画像模型的设计 |
| 5.1 标签系统的设计与构建 |
| 5.1.1 构建标签库 |
| 5.1.2 特征抽取与特征选择 |
| 5.2 用户画像模型的构建 |
| 5.2.1 用户画像构建流程 |
| 5.2.2 二级融合模型 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 数据集与评价标准 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统实现及应用分析 |
| 6.1 Hadoop大数据分析平台搭建 |
| 6.1.1 系统开发环境 |
| 6.1.2 Hadoop集群搭建 |
| 6.1.3 Eclipse下插件配置 |
| 6.1.4 Hive安装 |
| 6.1.5 Sqoop安装及数据导入导出操作 |
| 6.2 基础数据平台 |
| 6.2.1 上网记录查询 |
| 6.2.2 AP运行情况 |
| 6.2.3 上网数据统计 |
| 6.3 用户上网内容分析 |
| 6.3.1 基于访问内容的用户过滤 |
| 6.3.2 用户类型图谱 |
| 6.3.3 分时段访问内容统计 |
| 6.4 用户移动轨迹分析 |
| 6.4.1 移动轨迹的识别与简化 |
| 6.4.2 基于用户连网活跃度的用户过滤 |
| 6.4.3 社会关系分析 |
| 6.4.4 位置偏好分析 |
| 6.4.5 轨迹相似度分析 |
| 6.5 用户上网活跃度分析 |
| 6.5.1 基于用户上网活跃度的用户过滤 |
| 6.5.2 高活跃度用户行为分析 |
| 6.6 用户画像应用分析 |
| 6.6.1 画像数据更新及标签设置 |
| 6.6.2 画像应用实例 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于数据挖掘的校园网用户行为分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究成果 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关概念介绍 |
| 2.1 用户行为分析概述 |
| 2.1.1 网络用户的概念 |
| 2.1.2 用户行为分析的概念 |
| 2.2 数据挖掘概述 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 |
| 2.2.2 数据挖掘的常用方法 |
| 2.2.3 数据挖掘的一般过程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.3 非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统框架设计 |
| 4.1.1 分析部分 |
| 4.1.2 应用部分 |
| 4.2 系统模块设计 |
| 4.2.1 数据节理模块 |
| 4.2.2 访问目标分析模块 |
| 4.2.3 访问习惯分析模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 挖掘流程设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 算法设计与改进 |
| 5.1 数据获取 |
| 5.2 数据预处理 |
| 5.2.1 数据清理 |
| 5.2.2 数据归并 |
| 5.2.3 数据标准化 |
| 5.2.4 处理效果评价 |
| 5.3 访问目标分析的实现 |
| 5.3.1 聚类算法分析 |
| 5.3.2 K-均值算法实现 |
| 5.3.3 K-中心点算法实现 |
| 5.3.4 结合凝聚方法的聚类算法实现 |
| 5.4 访问习惯分析的实现 |
| 5.4.1 关联规则挖掘算法分析 |
| 5.4.2 Apriori算法实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统运行测试与结果分析 |
| 6.1 系统运行环境 |
| 6.1.1 硬件环境 |
| 6.1.2 软件环境 |
| 6.2 系统运行情况 |
| 6.2.1 数据导入 |
| 6.2.2 数据接口 |
| 6.2.3 数据预处理 |
| 6.2.4 聚类分析 |
| 6.2.5 关联分析 |
| 6.3 系统挖掘结果分析 |
| 6.3.1 网络数据统计分析 |
| 6.3.2 用户行为聚类分析 |
| 6.3.3 川户行为关联分析 |
| 6.4 用户行为分析结论应用 |
| 6.4.1 校园网公网访问现状 |
| 6.4.2 公网出口优化方案 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
（7）高校数字化校园网络安全中数字签名的应用研究（论文提纲范文）
| 1 一般高校校园网概述 |
| 1.1 校园网络概况 |
| 1.2 校园网信息划分 |
| 2 高校校园网络安全分析 |
| 2.1 常用校园网络安全技术 |
| 2.2 校园网络系统的安全及策略 |
| 3 校园网下数字签名的设计与分析 |
| 3.1 校园网络环境下数字签名方案设计 |
| 3.2 相关技术与算法 |
| 3.3 RSA算法 |
（8）基于Spark的蜜罐系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 网站安全防御现状 |
| 1.3 国内外蜜罐技术研究现状 |
| 1.3.1 国外蜜罐技术研究现状 |
| 1.3.2 国内蜜罐技术研究现状 |
| 1.4 基于网络安全大数据技术的应用现状 |
| 1.5 本文研究内容及章节安排 |
| 2 蜜罐及大数据技术研究 |
| 2.1 蜜罐技术 |
| 2.1.1 蜜罐的定义 |
| 2.1.2 蜜罐的分类 |
| 2.1.3 蜜罐技术的优缺点 |
| 2.2 大数据技术 |
| 2.2.1 Hadoop技术 |
| 2.2.2 Spark技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于Spark数据分析的蜜罐系统设计 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.2 系统模块设计 |
| 3.2.1 诱骗模块 |
| 3.2.2 数据捕获模块 |
| 3.2.3 数据分析模块 |
| 3.2.4 入侵重定向模块 |
| 3.2.5 安全防护模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于Spark数据分析的蜜罐系统实现 |
| 4.1 诱骗模块的实现 |
| 4.1.1 虚拟机的实现 |
| 4.1.2 网站系统的实现及发布 |
| 4.2 数据捕获模块的实现 |
| 4.2.1 基于堡垒机的日志捕获 |
| 4.2.2 基于Web服务器的日志捕获 |
| 4.3 数据分析模块的实现 |
| 4.3.1 Spark平台的搭建 |
| 4.3.2 具体实现 |
| 4.4 入侵重定向模块的实现 |
| 4.5 安全防护模块的实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 蜜罐仿真度测试 |
| 5.3 基于用户安全性的测试 |
| 5.3.1 对安全用户测试 |
| 5.3.2 对非安全用户测试 |
| 5.4 数据分析的性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 附录四 |
（9）智慧社区中的视频信息处理技术及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 |
| 1.3 论文的主要内容与结构 |
| 第2章 智慧社区的体系结构和关键技术 |
| 2.1 智慧社区的体系结构 |
| 2.2 智慧社区主要功能及实现 |
| 2.2.1 家居安全与智能化 |
| 2.2.2 节能管理 |
| 2.2.3 联网报警管理（管理中心——住户） |
| 2.2.4 智慧社区商务服务（商户——住户） |
| 2.2.5 智慧社区信息服务（信息中心——住户） |
| 2.2.6 社区医护服务与居家养老服务（健康服务中心——住户） |
| 2.3 智慧社区的关键技术 |
| 2.3.1 多级社区安防系统设计 |
| 2.3.2 多系统集成平台 |
| 2.3.3 智慧家庭智能网关 |
| 2.3.4 人员识别和定位技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 智慧社区中的视频信息处理技术 |
| 3.1 视频信息采集与压缩编码技术 |
| 3.1.1 H.264 编码技术 |
| 3.1.2 H.265 编码技术 |
| 3.2 流媒体传输技术概述 |
| 3.2.1 流媒体传输的基本原理 |
| 3.2.2 实时协议（RTSP） |
| 3.3 常用运动目标侦测算法 |
| 3.3.1 帧间差分法 |
| 3.3.2 光流法 |
| 3.3.3 背景差分法 |
| 3.3.4 敏感区域入侵检测算法 |
| 3.4 SIP协议概述 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 各子系统开发 |
| 4.1 基于ONVIF协议的网络视频管理平台 |
| 4.1.1 ONVIF协议简介 |
| 4.1.2 NVR的功能 |
| 4.1.3 NVR系统架构 |
| 4.1.4 NVR设备发现与管理接口模块开发 |
| 4.2 门禁可视对讲系统 |
| 4.2.1 系统组成与工作原理 |
| 4.2.2 门禁机硬件设计 |
| 4.2.3 门禁机软件设计 |
| 4.2.4 服务器设计 |
| 4.2.5 手机客户端设计 |
| 4.3 联网报警子系统 |
| 4.3.1 前端报警设计 |
| 4.3.2 传输网络设计 |
| 4.3.3 联网接警中心设计 |
| 4.3.4 报警平台功能介绍 |
| 4.3.5 核心优势 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 调试与结果分析 |
| 5.1 NVR与IPC互通功能测试 |
| 5.2 可视对讲系统测试 |
| 5.2.1 门禁机界面测试 |
| 5.2.2 GSM语音通话测试 |
| 5.2.3 视频通话功能测试 |
| 5.3 联网报警系统测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）网络安全技术及策略在校园网中的应用研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 校园网所具有的基本属性 |
| 2 网络安全防范技术在校园网中的广泛应用 |
| (1)网络防火墙技术的应用 |
| (2)入侵检测技术的应用 |
| (3)网络数据加密技术的应用 |
| (4)身份验证技术的应用 |
| 3 结语 |
四、校园网下的入侵检测方法（论文参考文献）
- [1]革命精神文化对新时代大学生人生观的塑造研究[D]. 龚春宇. 广西大学, 2021
- [2]指纹识别在云数据平台访问中的关键技术研究及应用[D]. 陈静. 广东技术师范大学, 2021(09)
- [3]基于B/S架构的小型化视频会议系统的设计[D]. 焦阳明皓. 哈尔滨工程大学, 2021
- [4]基于IPv6的校园网的认证系统[D]. 胡艳. 青海师范大学, 2020(02)
- [5]校园网基础数据平台及用户行为分析系统[D]. 倪双静. 浙江工业大学, 2019(02)
- [6]基于数据挖掘的校园网用户行为分析系统的设计与实现[D]. 郁恩月. 浙江工业大学, 2018(02)
- [7]高校数字化校园网络安全中数字签名的应用研究[J]. 张雁翔. 科技资讯, 2017(17)
- [8]基于Spark的蜜罐系统的设计与实现[D]. 陈静. 西安科技大学, 2017(01)
- [9]智慧社区中的视频信息处理技术及应用研究[D]. 龙延. 集美大学, 2016(04)
- [10]网络安全技术及策略在校园网中的应用研究[J]. 罗经辉. 网络安全技术与应用, 2016(02)