基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
基于SSH框架和ExtJs框架的资质管理系统的设计与实现
这是一篇关于MVC,SSH,ExtJs,框架融合的论文, 主要内容为随着信息技术的高速发展,信息化技术已是时代发展的趋势,信息技术的相关应用变得越来越多,对其要求也越来越高。基于信息技术构建的系统,不但要考虑到系统的稳定性,安全性,还需考虑系统的可扩展性,可重用性以及后期维护的便利性。为此,业界提出了MVC的软件设计规范,它通过将数据表现与数据模型相分离,实现了一种数据模型、多种表现的低耦合效应。因此,我们可以在MVC思想的基础上,提出一些更加高效的解决方案,进一步提高系统性能。 传统的Web应用主要存在着以下一些问题：首先,前端与后台往往耦合性较强,后台的修改,势必会引起前台代码较大的修改；其次,客户端向后台发送请求时,必须等到后台的响应到来之后,才能进行下一次的请求。对于每一次的请求,服务器都会发送完整的页面给客户端,而不是仅仅发送所需的数据信息,这样做势必会加重网络负担,造成表现页面就不能太大,导致展现的页面不够丰富；最后,在软件开发以及维护的过程中,如果某个模块或者功能需要修改,便会导致整个代码结构的变动,形成牵一发动全身的局面。在软件发展日新月异的今天,这些不足逐渐成为Web应用发展的障碍。 对于以上问题的解决,主流的企业应用开发平台J2EE本身提供了一些编程框架,如EJB容器等。但是EJB(至少在3.0以前)属于重型的容器,它的模型部署非常的复杂,开发人员的大量时间浪费在开发程序的架构上。为此涌现出了大量的开源框架,使用这些框架可以显著改善Web系统结构,简化开发流程,提高代码的重用率,在摒弃繁琐的配置和部署过程的同时,以一种更加轻巧的方式保证了系统的稳定性和可靠性。 在目前出现的繁多框架中,他们都有着各自的优点,本文提出了将ExtJs框架同Struts2、Spring、Hibernate框架融合在一起使用的方案,将Struts2框架作为前后台交互的控制器,利用Spring容器对各组件进行统一管理,把Hibernate作为数据持久层的解决方案,通过ExtJs进行前台界面的展现。并将这种方案应用到企业资质管理系统的开发中去,以实际应用展示了这种结合所带来的巨大优势。ExtJs可以实现前后端的解耦,它其中的核心技术---AJAX,以一种异步的请求方式,提高了请求效率并且节省了网络带宽,SSH框架的使用,再次对后台程序进行解耦,让开发人员减轻重新建立解决复杂问题方案的负担和精力,而且它可以被扩展以进行内部的定制化,能很好的解决问题。
基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
基于微服务和大数据融合框架的异常检测系统的研究与实现
这是一篇关于异常检测,微服务框架,大数据框架,频繁模式挖掘,框架融合的论文, 主要内容为随着互联网和息技术的发展,信息呈现出爆炸式的增长,进入大数据时代。大数据处理平台在国家治理、商业决策、市场拓展等都产生着巨大的积极作用。然而,社会各界在享受这样巨大红利的同时,也面临着信息安全所带来的问题。在这个时代,互联网作为数据传播的主要渠道,Web服务是其使用最广泛、便捷的服务。随着Web服务的广泛使用,对Web服务的攻击也伴随着增加。传统的安全产品是从网络层或者传输层对系统防护,克服传统安全产品的局限性,从应用层对系统进行防护,成为迫切的需要。本文将根据应用层数据来分析Web服务的安全状况,并研发一套异常检测系统来防护Web服务。本文的工作来源于福建省科技计划项目“大数据平台实时异常检测分析系统(Real time Anomaly Detection and Analysis System,简称 RADA)的关键技术研究及产业化”。在项目己有研究的关键技术基础之上,结合项目的具体任务和需求,采用微服务框架和大数据lambda框架构建了本项目的基本系统架构,研究了一套具有异常检测、异常定位、运行状况分析等功能的系统(RADA)的实现方法,并对RADA系统中实现异常检测挖掘分析时的关键算法--分布式频繁序列挖掘算法进行了研究。RADA系统易于部署、易于拓展、易于管理。本文主要工作如下:1所构建的RADA系统中,整合了基于微服务框架开发系统所使用的相关软件技术,包括Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud,以及用于大数据分析的lambda框架及相关软件技术,包括HDFS、Flume、Kafka、Spark。2针对该项目RADA系统实际应用场景,本文进行了详细的需求分析。根据微服务框架和大数据lambda框架,创新性构建出了这两种框架融合的系统架构,并进行了总体设计。3对系统进行了详细设计,展示了微服务框架和lamda框架的实现方式,并重点对系统中涉及到融合技术的实例进行了详细的设计与实现。4针对现有的分布式频繁序列挖掘慢的问题,提出一种基于Spark的最大频繁模式挖掘算法SparkMFPs。该算法在构造投影数据库时删除非频繁序列,同时在进行深度频繁模式递归搜索时一次性生成最大频繁序列候选集。在测试集上实验证明了 SparkMFPs能够高效地挖掘出频繁序列。该算法是本项目中的关键算法。综上所述,本文基于微服务框架和大数据lambda框架技术所提出的融合框架,为基于大数据技术的异常检测系统的实现提供了有益的参考;同时,本文所提出的SparkMFPs新算法能高效地进行分布式异常检测,为本项目成果的产业化提供了重要的保证。
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