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风里雨里天津理工大学欢迎你收藏
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学校坐落于天津市西青区宾水西道391号，总占地面积160.85万平方米、建筑面积75.21万平方米。本科以上全日制在校生26000余人。现有专业学院16个，还设有继续教育学院、工程训练中心、体育教学部、信息技术研究所等机构。现有本科专业64个，一级学科硕士点17个，一级学科博士点3个（材料科学与工程、计算机科学与技术、管理科学与工程）,一级学科博士后科研流动站2个（材料科学与工程、计算机科学与技术），天津市重点学科12个（计算机科学与技术、材料科学与工程、管理科学与工程、电子科学与技术、化学工程与技术、控制科学与工程、电气工程、软件工程、机械工程、环境科学与工程、网络空间安全、物理学）。
专业建设成绩显著。拥有教育部特色专业4个，教育部“本科教学工程”专业综合改革试点项目2个，教育部卓越工程师教育培养计划专业5个，国家级精品视频公开课程1门、资源共享课2门，天津市“十二五”综合投资规划专业建设项目18个、获国家级、市级教学成果35项，国家级、市级规划教材18部，天津市级专业综合改革试点2个，天津市级卓越计划试点专业14个。【图片】
大力实施国际化战略。已与近30个国家和地区的101所知名大学和科研机构建立了友好合作关系。先后与加拿大、日本等国家的大学开展了硕士研究生和本科层次的合作办学，与加拿大魁北克大学合作培养出我国首批项目管理硕士（MPM）。开展“2+2”、“3+1”等本科生、研究生合作交流项目32项。与波兰密茨凯维奇大学、印度孟买大学和科特迪瓦博瓦尼大学合作，建立了3所孔子学院，与波兰华沙维斯瓦大学合作，建立了孔子课堂。
天津理工大学正以党的十八大精神为指导，全面贯彻党和国家的教育方针，秉承“重德重能、求实求新”的校训，坚持育人为本，注重内涵建设，追求特色发展，殚精竭虑、砥砺前行，朝着建设有特色高水平教学研究型大学目标奋进！
来一波美图
最后，宿舍大部分长这个样子哦
原贴来自天津理工大学吧
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我甘肃的469能上吗？
楼主，在理工么。。
我在旁边的师范， 老乡你好
我在海河教育园区，机电
登录百度帐号推荐应用网络空间安全大数据实时计算平台关键技术研究--《天津理工大学》2016年硕士论文
网络空间安全大数据实时计算平台关键技术研究
【摘要】：近些年来,接入设备的激增、网络应用的不断涌现和互联网流量的爆发式增长使得网络规模迅速扩大、网络环境日益复杂,开展网络安全分析工作的难度越来越大。与以往相比,网络攻击的隐蔽性更强而且更加难以防范,有针对性的大规模恶意网络攻击也愈发常见,网络安全形势依然不容乐观。当前,网络安全分析系统所面临的挑战不仅仅来自于攻击手段和技术的不断进化,计算速度以及横向扩展能力已成为制约基于传统架构模式的网络安全分析系统向复杂网络环境迁移的主要瓶颈,海量的数据规模已经远远超过了其处理能力的极限。本文首先从系统架构入手,提出了一种以开源大数据技术为依托的网络安全实时计算平台设计方案,该设计方案共包含七个层次,每一层都作为一个功能实体向上提供服务。平台架构中各层的实现都依赖于高性能分布式技术,如Storm、Spark、Kafka、Flume等,涵盖了集群资源管理、分布式协调、数据持久化存储、计算引擎等方面。该架构可以同时提供实时计算、离线处理、图计算等多种类型的数据处理服务,而且能够很好地满足海量数据存储需求。在这种以大数据技术为中心的架构模式之上,本文实现了一个面向天津教育城域网的实时流量监控系统。该流量监控系统在底层计算引擎上同时部署了多项数据处理业务逻辑,可以实现对多种类型DDoS攻击的预警与检测。本文所设计的DDoS攻击检测算法主要包括指数加权移动平均算法(EWMA)、异常流量区间定位算法和攻击类型判别规则这三个部分:EWMA算法按照指数递减的方式来为历史数值赋予权重并计算下一时刻的预估值,通过对比实际测量值和预估值就可以判别出网络流量的异常波动;与EWMA的分析结果相结合,异常流量区间定位算法能够实现对网络流量异常时段的准确定位;攻击类型判别算法则为不同类型的DDoS攻击提供了有针对性的判别规则。本文从系统吞吐量、Worker并发数、节点负载等维度对系统性能进行了深入的分析和讨论,而在验证DDo S攻击检测有效性的过程中,本文将天津教育城域网Netflow数据与绿盟抗DDoS系统(Anti-DDoS System)日志相结合,通过ADS日志压缩、数据处理、数据分析等操作步骤实现了对本系统DDoS攻击事件检测效果的评估。最后,本文借助多项网络负载指标对天津教育城域网流量变化情况进行了深入分析和探究。
【关键词】：
【学位授予单位】：天津理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TP393.08;TP311.13【目录】：
摘要5-6Abstract6-9第一章 绪论9-14 1.1 研究背景和意义9-11 1.2 国内外研究现状11-12 1.3 主要研究工作及创新点12-13 1.4 文章内容组织13-14第二章 相关技术与理论14-20 2.1 大数据14 2.2 分布式技术14-19
2.2.1 Apache Spark15-17
2.2.2 Apache Storm17
2.2.3 Apache Hadoop17-18
2.2.4 HBase18
2.2.5 Apache Kafka18-19 2.3 Netflow19 2.4 本章小结19-20第三章 网络安全大数据计算平台架构20-29 3.1 平台整体架构20-21 3.2 集群管理层21-22 3.3 数据仓库层22-24 3.4 计算层24-25 3.5 数据分析层25-26 3.6 可视化层26 3.7 数据处理流程设计26-28 3.8 本章小结28-29第四章 大规模网络流量实时监控系统的设计与实现29-44 4.1 系统处理流程设计29-30 4.2 Netflow数据实时处理30-32
4.2.1 网络负载指标实时计算模块31-32
4.2.2 Flow还原模块32
4.2.3 原始数据持久化模块32 4.3 DDoS攻击检测32-39
4.3.1 指数加权移动平均算法32-33
4.3.2 流量异常波动定位算法的实现33-35
4.3.3 攻击类型判别规则35-39 4.4 Spark内核实现原理分析39-42
4.4.1 Spark逻辑执行图39-40
4.4.2 Spark物理执行图40-42
4.4.3 Spark作业执行过程42 4.5 本章小结42-44第五章 系统验证44-61 5.1 实验环境44-48
5.1.1 物理集群44
5.1.2 集群管理系统44-45
5.1.3 数据采集与传输工具45-46
5.1.4 数据存储管理系统46-47
5.1.5 大数据计算引擎47-48 5.2 Storm集群性能验证48-51
5.2.1 系统吞吐量48-49
5.2.2 工作节点个数对系统性能的影响49-51 5.3 DDoS攻击检测模块有效性51-60
5.3.1 检测结果验证方法描述52-56
5.3.2 Flow创建速率与DDoS攻击检测56-60 5.4 本章小结60-61第六章 总结与展望61-63 6.1 本文主要研究工作总结61-62 6.2 展望62-63参考文献63-66发表论文和科研情况说明66-67致谢67-68
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