大数据日志分析_图文
《web日志分析》PPT课件
分析评估： 支持网站检测报告导出和风险告警； 中国地图展现全域的风险态势及网站风险评估； 世界地图展现攻击来源最多的地域； 提供排名、风险评估和威胁类型的统计报表； 提供丰富的日志信息查看、攻击事件回放及风险描述指导；
Web日志安全分析设备
产品介绍
01产品背景 Background
CONTENTS 023产品介绍 Product 目录
典型应用
Applications
下一代安全威胁发展
更强的隐蔽性
0Day
更多的漏洞利用程 序在地下交易市场 流通，补丁更新速 度永远落后于漏洞 挖掘与利用。
绕过
多数的安全防御措 施集中部署在关键 出入口位置，但攻 击却可以绕过“马 奇诺防线”
传统已知的安全评估方式，不能够完全规避潜在风险测和。 新的攻击挑战
Web日志安全分析设备—应用模型
Web日志安全分析模型
Web日志生成来源
详细的攻击展示，直观的攻击回放
系统演示
01产品背景 Background
CONTENTS 023产品介绍 Product 目录
典型应用
Applications
文件传输速度比传统上传方式提高达60%。
Web日志安全分析设备特点—智能的行为识别
常规网站风险评估手段
由外工具联N网-s远te程alt攻h、击
的能力
X-Scan和WebInject等工具
基于大数据技术的日志分析平台培训
操作
描述
字段名:搜索内容 部分字符匹配
字段名:” 搜索内容” 全字符匹配
搜索内容*
模糊匹配*
搜索内容？
模糊匹配?
搜索内容~
相似匹配~
搜索内容
相似匹配~ 数字
内容 AND 内容 求交集
内容 OR 内容
求并集
+搜索内容 -搜索内容 NOT
包含搜索内容 排除搜索内容 与！相似
示例
交易流水号:101C03R6T17651ED 交易流水号:"101C03R6T17651ED" 101C03*651ED 101C03R6T1?651ED 101C03R6T17651ED~ 101C03R6T17651ED~4 交易流水号:"101F0AINU2A72937" AND 交易 码:"18cx61001" 交易流水号:"101F0AINU2A72937" OR 交易 码:"18cx61001" +18cx61001 -18cx61001 NOT 交易流水号:"101F0AINU2A72937" AND 交易码:"18cx61001"
跨平台解决方案 1、开源软件 2、100％-Pure的Java 3、索引兼容其他编程语言版本
可扩展，高性能索引 1、每小时处理超过150G的数据 2、只需要1MB内存 3、增量索引和批量索引一样快 4、索引大小只有文本索引的20-30％ 功能强大，准确，高效的搜索算法 1、搜索排名- 最好的结果显示在最前 面 2、支持许多强大的查询类型：短语 查询，通配符查询，近似查询，范围 查询等 3、类型搜索（如标题，作者，内容） 4、任何字段排序 5、多索引与合并结果搜索 6、允许同时更新和搜索 7、灵活的可塑性，高亮，联接和结 果分组 8、速度快，内存效率高和容错建议 9、可插拔的排名模型，其中包括向 量空间模型和Okapi BM25 10、配置存储引擎（编解码器）
大数据分析讲稿ppt教案
详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。
大数据分析中的关键数据采集策略
大数据分析中的关键数据采集策略在大数据分析中，关键的一步就是数据采集。
合理而有效地采集数据可以确保我们获取的数据质量高，对后续的分析和决策具有指导意义。
本文将介绍几种关键的数据采集策略，以助于我们在大数据分析中取得更好的效果。
1. 直接获取数据直接获取数据是最常见的数据采集策略之一。
这种采集策略通常通过数据提供商、数据平台或者各种开放数据源来实现。
通过与这些数据源合作或者使用API接口进行数据获取，我们可以获取大量的结构化数据，如市场销售数据、用户行为数据等。
这些数据源往往经过专业的清洗和整理，可以直接应用于数据分析模型中。
2. 网络爬虫技术网络爬虫技术是大数据采集中的重要手段之一。
通过编写爬虫程序，我们可以自动地从互联网上抓取信息，并将信息转化为结构化数据。
这种方法可以用于抓取各种类型的数据，如新闻数据、社交媒体数据、产品评论数据等。
在使用网络爬虫采集数据时，需要注意尊重网站的爬取规则和法律法规，确保采集过程合法合规。
3. 日志数据分析许多应用和系统会产生大量的日志数据，这些数据包含了系统运行的各种信息和用户的操作记录。
通过对这些日志数据进行分析，我们可以深入了解系统的运行状况和用户行为。
为了采集日志数据，我们可以使用日志收集工具或者日志管理平台，将日志数据集中管理和分析。
对日志数据的采集和分析，可以帮助我们发现潜在的问题和优化机会。
4. 传感器数据采集随着物联网技术的发展，各种传感器设备得到了广泛应用。
这些传感器设备可以采集各种实时数据，如温度、湿度、气压等。
将传感器设备与数据采集系统相连，可以实时地采集和传输传感器数据，并进行实时分析和决策。
传感器数据的采集和分析对于许多行业和领域具有重要意义，如智能制造、智慧城市等。
5. 用户反馈数据用户反馈数据是指用户对产品、服务或者经验的评价和反馈信息。
这些数据通常以调查问卷、在线调研、用户评论等形式存在。
通过采集和分析用户反馈数据，我们可以了解用户的需求和意见，并根据用户反馈进行产品优化和改进。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据分析实习日记分享
大数据分析实习日记分享实习日记第一天今天是我大数据分析实习的第一天，我来到了一家知名的科技公司。
整个公司的氛围非常活跃，人们都在专注地工作。
我迫不及待地迈进了我的实习岗位。
在实习的第一天，我的导师李经理向我介绍了公司的大数据分析团队，并向我展示了他们正在进行的一项项目。
这个项目是为了帮助一家电商公司分析用户行为数据，以改善他们的销售策略。
我对这个项目非常感兴趣，因为我一直对大数据分析有着浓厚的兴趣。
李经理给我分配了一个任务，让我收集和整理一些用户购买数据，并使用Python编程语言进行初步的数据清洗和分析。
我迅速上手，使用Python的数据分析库pandas来处理数据，并通过matplotlib库制作了一些可视化图表。
这些图表帮助我更好地理解数据，并发现了一些用户购买行为的规律。
实习日记第二天今天，我继续进行了对用户购买数据的分析。
通过对数据的深入挖掘，我发现了一些有趣的现象。
例如，某些特定商品在周末的销量非常高，而在工作日则相对较低。
这让我想到了可以通过调整促销策略来进一步提高销售额的方法。
我将这些发现与李经理分享，并与他讨论了一些可能的解决方案。
李经理非常欣赏我的工作，并鼓励我继续深入研究。
他还给我提供了一些有关数据分析的学习资源，希望我能够在实习期间不断提升自己的技能。
实习日记第三天今天，我开始进行更加深入的数据分析。
我使用了机器学习算法对用户购买数据进行了预测，并得出了一些有关用户购买行为的洞察。
这些预测结果可以帮助电商公司更好地了解用户需求，并制定个性化的推荐策略。
我将我的分析结果整理成了一份报告，并向李经理进行了汇报。
他对我的工作非常满意，并鼓励我将这些分析结果与团队分享。
我感到非常开心和自豪，因为我的努力得到了认可。
实习日记第四天今天，我参加了大数据分析团队的例会，并向团队成员分享了我的分析结果。
大家对我的工作都表示了肯定，并提出了一些建设性的意见。
通过与团队的交流，我进一步拓宽了自己的思路，并学到了很多新知识。
基于大数据的ELK日志分析系统研究及应用
基于大数据的ELK日志分析系统研究及应用作者：李志民孙林檀吴建军张新征来源：《科学与信息化》2019年第28期摘要基于ELK的日志分析系统研究分析是为了有效的解决当下物联网应用日志处理效率低的问题。
因此，本文首先阐述了基于ELK的日志分析平台，然后总结了对系统日记群集优化大方法，从而提高日志分析系统的运行效率和排查异常的速度。
关键词 ELK;日志分析系统;Elasticsearch日志设计信息系统的重要组成部分，是系统运行、性能分析以及故障诊断的重要来源。
随着科学技术的不断发展和互联网技术的广泛应用，不断增加了系统的日志量，随着日志的应用范围的扩大和复杂程度的增加，传统日志的分析方式和效率已经不能适信息系统对日志的需求。
为了满足信息时代的发展需要，下面就基于ELK的日志分析系统进行相关的研究分析工作。
1 基于ELK的日志分析平台随着实时分析技术的不断发展和成熟应用，在日志领域出现了新的分析系统-ELK，ELK 实时日志分析平台主要运用了Kiba-na（数据可视分析平台）、Logstash（日志采集工具）、Elasticsearch（分布式搜索引擎）[1]。
这些技术的应用可以让系统的运行维护人员在庞大的日志信息量中及时找到所需要管理和维护的信息，从而实现了对日志系统的分析。
1.1 日志分析系统整体架构完整的日志系统是有日志的储存系统、采集系统、解析系统化以及可视化分析系统共同组成的。
日志采集工具是日志的主要采集器，在多台机器当中都有分布，它可以对非结构的日志进行解析，然后把解析的结果传输到分布式搜索引擎中;分布式搜索引擎可以完成全文检索的功能，属于储存日志的中央系统;而Kibana组件的存在不仅可以对分布式搜索引擎中的日志进行可视化操作[2]，还可以进行统计分析和高级搜索。
但是日记采集工具及要完成对日志的采集工作又要完成解析工作，这样不仅会致系统的性能下降，严重的时候还会影响工作的进展。
而Beats的推广和应用有效解决了这一问题，图1为Beatsde在系统框架中的应用：Beats在进行信息采集和解析工作的时候可以针对不同的日志格式和来源使用不同的采集器，Beats采集器包括了5中不同种类和功能的日志采集器，分别为：Filebeat、Metricbest、Packetbeat、Winlogbeat、Heartbeat。
宇信智臻银行Splunk应用日志分析1.1版
独立开发
根据业务需求自我 完善大数据应用
独立开发
扩展开发
合作以应用为 驱动力探索
可视化图标分析
Splunk 是一个商业 软件，支持海量信息 搜索及更多的功能， 比如分散式搜寻 (Distributed Search)、计划告警 (Schedule Alert)、 权限控制(Access Control)等。我们可 以建立： 1）交易告警 2）系统告警 3）应用告警
计划告警应用
建立多维度日志分析报告
总结
主要功能： • 日志分析 • 业务数据分析 • 运维保障 主要特点： • 快速查找日志信息 • 数据关联分析 • 支持各种平台和系统 • 支持超过千种标准Apps • 可灵活开发专有Apps • 支持企业级架构，分级、分布式部署
Splunk实施思路
构建属于自己的大数据分析应用平台
银行应用日志分析解决方案
宇信智臻
您专属的大数据应用服务解决方案提供商
议程
❖ 银行现有日志分析的困惑 ❖ 我们的解决方案 ❖ 我们的实施思路 ❖ Splunk平台介绍 ❖ 案例分享
IT的问题在哪里
状况
类别
问题在哪里
网络断线
Operation
防火墙出问题? Router出问题?
Troubleshooting Switch出问题? DNS? DHCP?
快速建立应用
日志分析工作类型很多， 那么建立成一个应用由机 器帮您会更加轻松： 每天由各种服务器所产生 的日志的数量是非常惊人 的，通常在 Unix 下对日 志进行查找使用的是 grep 之类的低效率的方式，而 Splunk 使用了现代搜索引 擎技术对日志进行搜索， 同时提供了一个非常强大 的 AJAX 式的界面展现日 志等等；