KVM环境下的客户系统行为采集分析的中期报告.docx
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KVM环境下的客户系统行为采集分析的中期报告尊敬的评审专家、老师:本文是关于KVM环境下客户系统行为采集分析的中期报告。本研究的目标是实现对KVM虚拟化环境中客户系统的行为采集和分析,利用行为特征识别算法,对客户系统进行行为分类,从而提高虚拟机管理和安全性。在前期的研究中,我们实现了基于libvirtAPI的客户系统状态和行为采集,包括CPU使用率、内存使用情况、磁盘IO和网络IO等。我们还实现了行为特征提取工具,包括进程运行状态、系统调用和网络流量等特征。在本阶段的工作中,我们主要完成了以下内容:1.完成了基于实验数据的行为特征识别算法设计。我们运用数据挖掘的方法,提取了客户机系统的多种行为特征,结合机器学习算法,实现了行为分类和识别。同时,我们还建立了基于Flask框架的Web界面,展示了虚拟机的行为分类和监测信息。2.实现了客户系统态势感知平台。我们对前期设计的行为采集和分析系统进一步完善,实现不同虚拟机的状态监测和告警。我们通过探测客户系统的异常行为,经过分析提取关键特征,并结合模型学习,将异常行为分类并自动发送警报信息。在未来的工作中,我们将进一步优化算法性能和用户体验,并探索更多安全问题的监测和分析方案。我们将利用客户机的运行行为,深入挖掘恶意软件和攻击者的行为模式,为虚拟化环境下的安全威胁预警和防范提供技术支持。谢谢您的关注与支持,期待您的宝贵建议和指导!敬礼!研究团队