web日志的入侵检测
Apache日志恶意行为检测系统（使用正则的方式或是根据Get,Post参数？=获取后面的值进行匹配检测是否是恶意行为）
前端框架：html + css + jquery + echart
后端框架：flask + python + mysql
truncate table logvulnerabilityinformation.vulnerabilityinformation;
用户介绍
管理员
admin
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模块介绍
管理员
登录模块
系统首页
漏洞分布
日志分析
密码修改
导出报告
其他功能
退出系统
数据库设计说明logvulnerabilityinformation
admin管理员表
vulnerabilityInformation漏洞信息表
xss漏洞类
2023-09-04 16:29:20
5.84MB
1
一款基于机器学习的Web日志统计分析与异常检测命令行工具
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analog 是一款命令行下的Web日志审计工具，旨在帮助使用者能够在终端上快速得进行Web日志审计和排查，包含了日志审计、统计的终端图形化和机器学习识别恶意请求的功能。
完整项目文档：
特征提取、模型选取、参数优化等相关问题讨论:
目录
恶意请求分析
Installation
Configuration
Prepare For Abnormal Detection
About
TODO
Reference
Presentation
访问量统计
analog> show statistics requests current day
日志审查
analog> show log of current month
IP、请求等统计
analog> show statistic
2022-02-25 16:01:46
10.58MB
1
对Web日志进行安全分析，可快速从Web日志中发现可疑的恶意攻击行为，并自动识别攻击者IP所在物理位置，最后生成可读性好的安全分析报告，便于安全人员分析攻击者的入侵过程。
2021-11-30 11:24:51
3.03MB
1
针对气象公众服务存在的专业化程度不高、针对性不强等问题，提出了一种使用关联规则向用户推荐气象服务产品的方法。将用户访问的Web日志数据经过清洗、转换后进行关联规则挖掘，同时设计了一种基于气象产品浏览总次数计算产品相似度的算法，对挖掘出来的关联规则进行筛选。共进行了5组实验，并对用户浏览产品的行为进行了简单预测。实验结果表明，挖掘出的规则在降水天气和雾霾天气中的正确率比较高，结合气象服务产品的相似度能过滤掉10%的无效规则，从而提升规则的正确性。
2021-11-21 14:23:08
1.37MB
1
使用 Spark 进行响应式 Web 日志挖掘
Web 日志分析基于符合 W3C Web 服务器日志格式的日志文件。 IIS 是支持这种格式的主要候选者。 挖掘功能本身不限于这种格式，可以通过更改配置参数轻松适应其他日志文件。
此处使用 Web Log Mining 来提取常见的 Web 分析参数。
项目将与 Spark 集成在一起，例如使用马尔可夫模型预测客户参与事件的购买范围。 这些模型还可以应用于来自 W3C 网络服务器日志的数据，以预测有价值的参数。
Web日志微服务
该项目实现了基于 Akka Remoting 的微服务，因此可以轻松集成到任何基于 Akka 的松耦合环境中。 这种架构方法为分布式数据处理系统带来了 Spark 的强大功能。
Akka 是一个使用构建并发可扩展应用程序的工具包。 Akka 带有一个称为Akka Remoting的功能，它可以轻松地以对等方式
2021-10-30 10:20:30
114KB
1
该推荐系统主要是基于web日志挖掘的个性化学习推荐平台。主要使用R语言，配合css，搭建的一个shiny应用程序。课程图片以及课程链接均从百度传课爬取获得的。
2021-09-18 09:14:22
54.92MB
1
稿件编号：07031903稿件名称：运用正则表达式进行Web日志统计分析源代码名称：运用正则表达式进行日志统计调试环境：Win XP；.Net
2021-05-26 18:57:11
1.99MB
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