报告人：高 攀 导 师：王宗敏 教授 指导老师：陈刚 老师

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1 报告人：高 攀 导 师：王宗敏 教授 指导老师：陈刚 老师
基于校园网DNS日志数据的可视化分析 报告人：高 攀 导 师：王宗敏 教授 指导老师：陈刚 老师

2 主要内容 背景及研究现状 数据准备及特征提取 数据可视化呈现 小结及后续工作 参考文献 数据说明 算法选择 数据处理 时间区间 特征对比
属性特征 图形维数 小结及后续工作 参考文献 2017/2/26 2/15

3 背景及研究现状 DNS日志蕴含的信息及分析价值 数据可视化 记录了用户访问互联网所需的DNS解析记录
真实反映了用户的网络需求，对认知网络有重要价值和意义 数据可视化 利用人类视觉感知和形象化思维，将分析数据以图形化方式从不同角度呈现出来，快速直观地展示数据中所蕴含的特征信息 增强对数据的认知 挖掘数据内部所隐藏的规律 2017/2/26 3/15

4 背景及研究现状（二） 研究现状 具体方法 实现目标：归纳出系统的可视化方法 数据挖掘：提出对挖掘结果可视化
基于时间信息：时间墙模型，河流模型 基于GIS系统：地形数据，配电网数据，雷电数据 具体方法 对数据的多种特征属性从不同的角度进行可视化 探讨不同的数据特征提取手段和呈现方法 认识可视化对不同特征信息、数据类型和数据规模的适用规律 实现目标：归纳出系统的可视化方法 2017/2/26 4/15

5 数据准备及特征提取 数据说明 流式数据：高速，连续不断，数据量大 行为记录 数据规模
请求记录：时间戳、序列号、用户IP、请求解析的域名、请求分类 回答记录：时间戳、序列号、解析结果IP 数据规模 一天数据，500多个文件，大小3GB以上，请求记录3000万条以上 2017/2/26 5/15

6 数据准备及特征提取（二） ——数据处理算法选择
数据准备及特征提取（二） ——数据处理算法选择 主要特征信息是IP地址和域名地址，要统计在一定时间周期内的非重复IP数量和每个IP的请求行为累计次数、非重复域名地址数量和每个域名地址的被关注数据 IP地址，移位异或哈希算法 addr=(k[0] <<24)+(k[1]<<16)+(k[2]<<8)+k[3]，hash=(addr^(addr>>16))&MASK，MASK=SIZE-1 空间216，时间2小时58分25秒，平均查找次数 空间217，时间1小时20分52秒，平均查找次数 (44264个IP) 域名地址，旋转哈希算法 for(hash=strlen(str),i=0;i<strlen(str);i++) hash=(hash<<4)^(hash>>28)^ord(str[i]); hash=(hash^(hash>>10)^(hash>>20))&MASK; 空间221，时间2小时6分43秒，平均查找次数1.85 (668527个url) 2017/2/26 6/15

7 对原始日志数据，分别使用分钟、小时时间区间和日、周、月等不同的数据规模进行处理和可视化呈现
数据准备及特征提取（三） ——数据处理 处理流程： 对原始日志数据，分别使用分钟、小时时间区间和日、周、月等不同的数据规模进行处理和可视化呈现 一天( )的数据，IP在10:00-10:10时间段的数量为6297，10:00-10:30的数量为8901，10:00-12:00的数量为15802，一天的数量为44254。 观察者 PHP 原始数据 数据整理 计算 数据格式 MATLAB 出图 分析 特征提取 2017/2/26 7/15

8 数据可视化呈现 时间区间 对一天、一周、一个月的数据规模，按每十分钟的时间周期进行可视化呈现。
对于IP活跃用户的规模，可以使用每个时间周期内的IP地址数量来表示；IP用户活跃程度用所有IP请求总次数和每个IP平均请求次数表示，用平均请求次数的标准差辅助分析。 2017/2/26 8/15

9 数据可视化呈现（二） 特征对比 不同日期的数据在同一时间点的纵向对比 不同类别的数据在同一时间点的纵向对比 2017/2/26 9/15

10 数据可视化呈现（三） 属性特征 特征维度可以是按时间轴对数量属性进行展示，也可以以散点表示IP地址是否有访问行为
2017/2/26 10/15

11 数据可视化呈现（四） 图形维数 三维空间中，平面坐标表示IP地址，z轴表示IP的请求次数 2017/2/26 11/15

12 小结及后续工作 小结 后续工作 探索了从不同角度对数据进行特征提取 提供了数据多种属性的直观表现形式
帮助管理者迅速发现在海量数据中所隐藏的特征信息和规律 后续工作 进一步积累和丰富可视化的手段 图形转化成动态表现的视频 多维信息的关联 总结不同呈现方式的适用规律 归纳出系列化的可视化工具集合 2017/2/26 12/15

13 参考文献 [1] 刘本仓．基于采样数据流挖掘的网络行为分析研究[D]．西安：西安电子科技大学，2009.
[3] 丁青，周留根，朱爱兵等．基于K-means聚类算法的校园网用户行为分析研究[J]．微计算机应用，2010，31(6)：74-80. [4] 邓莉琼，吴玲达，谢毓湘．基于时间信息的可视化表现方法研究[C]．第三届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集，2007， 2017/2/26 13/15

14 [5] 崔彬．数据挖掘中多维数据可视化的研究[D]．武汉：武汉理工大学，2006.
参考文献（二） [5] 崔彬．数据挖掘中多维数据可视化的研究[D]．武汉：武汉理工大学，2006. [6] 孙广宇，李海洋，赵向东等．地形数据的可视化研究[J]．测绘与空间地理信息，2010，33(3)：40-44. [7] 孙珂，金超，刘永生．基于GIS技术的配电网实时数据可视化监控系统的开发[J]．广东电力，2011，24(1)：44-47. [8] 路明月，张其林，甘文强等．基于GIS的雷电数据可视化地图组件设计与实现[J]．气象科技，2011，39(6)： 2017/2/26 14/15

15 谢谢！ 欢迎各位老师同学批评指正！