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呼市达内IT教育学校 |
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实战讲师
| 课程主题 | 课程内容 | 课程目标 |
| 阶段(Java基础) | ||
| Java语言的特性 | 静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回 | 掌握Java语言的特性 |
| Java多线程 | 多线程加强、线程池、Thread Local | 掌握Java线程池技术，掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制 |
| XML |
Dom解析、Sax解析、Pull解析 Schema |
基于Xml的解析与维护 |
| Web | Html,Css,Js | 掌握简单的Html，Css，Js的编写 |
| 实训项目一：易买网项目 | ||
| 第二阶段(Web阶段，易买网项目贯穿) | ||
| JAVAWEB前端技术 |
项目介绍、项目开发流程 Html、CSS、JS |
了解真实项目开发流程 掌握前端开发基本技术 |
| JAVAWEB基础技术 |
Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签 MVC、JAVAWEB三层架构 软件分层、耦合、解耦 AJAX |
掌握JAVAWEB基础知识 深入理解软件分层思想 AJAX实现异步刷新 |
| JAVAWEB技术 |
Filter、Listener 文件上传、下载 在线支付 |
过滤器、监听器及常见应用场景 文件上传、下载 在线支付功能实现 aa |
| JAVAWEB框架加强 |
面向切面编程 通过注解控制事务 java基础加强、框架加强 |
JAVA特性 熟悉常见设计模式 通过模拟实现框架功能，为后续学习SSH打基础 |
| 实训项目二：国际物流项目 | ||
| 第三阶段(Struts,Hibernate,Spring,SSH项目贯穿) | ||
| Struts2 |
分析Servlet缺点，进行重构 Struts.xml配置文件 ValueStack Ognl表达式 属性驱动、模型驱动、拦截器、文件上传、token机制等 |
掌握Struts2在项目开发时用到的各种知识点，能够应用 该框架熟练的开发 |
| Hibernate | ORM的概念、CRUD的完成、Hibernate常用的配置、API详细的分析、对象的三种状态、关联关系、检索、优化、缓存机制 | 熟练掌握利用Hibernate框架完成项目的开发，深入理解ORMapping的概念，深入理解缓存机制 |
| Spring | IOC、DI、动态代理模式、AOP、基于Spring的数据库编程、Spring的声明式事务处理，Struts2与Hibernate与Spring的整合 | 深入理解SpringIOC、DI在软件架构中的作用，深入理解SpringAOP的实现机制和应用场景，Struts2的特性(对象工厂、静态注入、插件机制、ThreadLocal针对ActionContext的封装、Struts2的核心流程、结果集架构)、深入理 解SSH整合的原理 |
| JQuery | JQuery常见选择器的应用 | 利用JQuery控制Web界面 |
| JS | JS面向对象的特征 | 对象、原型、闭包、JQuery内部结构解析等 |
| Maven |
Maven的概念、使用、原理、 Module的概念、仓库 |
能用Maven搭建项目环境 熟练使用Maven的依赖和继承机制 |
| SSH项目：国际物流 | 项目背景、系统USE CASE图、系统功能结构图、系统框架图、国际物流核心业务货运管理、购销合同业务、购销合同下货物、出口报运单、装箱单、委托书、发票、财务统计、海量数据导出、出口报运、装箱业务、Shiro安全框架、工作流Activiti5 |
掌握画USECASE图、系统结构图、系统框架图。 面试能顺畅讲述国际物流核心业务，包括：购销合同、出口报运、装箱、委托、发票、财务。 了解大型数据库设计思路，及数据库在设计上如何优化。 熟练实现合同、货物、附件两级主从结构。 熟练POI制式表单应用。 熟练应用Shiro安全框架。 熟练应用工作流Activiti5实现货运管理流程控制。 |
| 实训项目三：易买电商项目 | ||
| 第四阶段(SpringMVC,Mybaties,SSM项目贯穿) | ||
| SpringMVC | 模拟SpringMVC的核心部件写一个例子、核心分发器、处理器映射、适配器、控制器、注解开发实例、标签机制、拦截器机制、AJAX与JSON调用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件，理解SpringMVC的架构原理，利用SpringMVC开发项目 |
| MyBaties | CRUD操作、SqlSessionFactory对象、SqlSession对象、集合参数、动态SQL语句、代码优化、Mapper的接口、关联关系、缓存机制、拦截器、MyEclipse插件的使用 | 熟练掌握SpringMVC的各个组件，理解SpringMVC的架构原理，利用SpringMVC开发项目 |
| SSM项目(易买电商) | 项目需求讲解、环境的搭建、后台系统实现、前台系统搭建、内容管理实现、Redis缓存解决前台访问性能问题、单点登录、异步订单系统处理、Lucene与Solor实现文件的检索、ActivityMQ实现消息的异步通信、MySQL的数据库的读写分离、分布式环境的部署和实施 | 了解电商项目的需求分析，掌握用pom.xml文件构建项目，实现电商项目的前台的内容管理、菜单管理、购物等。掌握Redis缓存如何提供性能、利用Solor做全文检索、利用ActivityMQ的异步机制把缓存中的改动同步到 各个环节、掌握MySQL的主从复制和读写分离。利用lvs，keepalived，nginx，tomcat搭建高并发的web环境 |
| 实训项目四：电信项目 | ||
| 第五阶段(分布式、高并发、集群、电信项目贯穿) | ||
| 网络编程 | Socket、Io、Nio、Mina、RPC技术、多线程、线程池 | 把电信项目的部分环节利用mina、RPC技术实现 |
| 数据仓库 |
数据仓库基础知识 ETL MySQL的导入工具、分表，分区、读写分离、存储过程级多维分析 |
掌握数据仓库的知识内容，这是云计算分析的基础 |
| 分布式缓存 | 学习MemoryCache与Redis两种缓存 | 掌握两种缓存的原理、以及操作 |
| Zookeeper | Zookeeper的选举、数据的同步、Zookeeper的部署、Follow与Leader | 了解Zookeeper的选举算法、同步机制、掌握Zookeeper的集群的搭建 |
| 集群 | Keepalived的Loadblancing机制、Nginex反向代理服务器、Tomcat集群、Lvs | 利用Lvs、Keepalived、Nginx、Tomcat搭建高并发、分布式的Web服务器 |
| SOA | Rest风格的服务架构、基于Rest风格的WebService的使用、dubbo服务框架的使用 | 利用服务性框架使得系统的耦合性更弱，扩展性更强 |
| 云计算 | 云计算的概念、Iaas、 Paas、Saas的理解、虚拟化的概念 | 理解云计算 |
| 电信项目 | 把上面所学的知识点全部结合起来做电信行业的日志分析系统 | 通过项目掌握MySQL的集群、读写分离、优化、掌握Mina框架的通信机制、掌握Zookeeper的高可用机制、利用MySql掌握数据仓库的概念、利用分布式缓存提高系统的性能 |
| 实训项目五：电信项目 | ||
| 第六阶段(Hadoop,Spark,电信项目贯穿) | ||
| Hadoop的分布式文件系统HDFS | HDFS的概念、HDFS的API的应用、NameNode与SecondaryNameNode与DataNode的原理与通信机制、数据块Block的概念、NameNode的文档目录树、NameNode与DataNode的关联 | Hadoop伪分布式的搭建、利用HDFS的API对分布式文件系统进行操作、掌握NameNode与SecondaryNameNode的通信原理、掌握NameNode与DataNode的通信原理 |
| Hadoop的计算框架MapReduce | 利用MapReducer的计算框架实现电信日志的分析、深入理解Shuffle机制、FileOutPutFormat、FileInPutFormat | 熟练Map、Reducer、Sort、Partition的编程、深入理解Shuffle机制、深入理解OutPutFormat与InputFormat、基于Hadoop的对象序列化机制 |
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Hadoop的资源管理与资源调度 Yarn框架 |
深入理解MapReducer的通信机制：利用Yarn的资源管理和资源调度机制。理解进程ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster等进程的作用 | 深入理解Yarn的资源管理与资源调度机制。掌握整个MapReducer的计算流程和资源调度流程 |
| HBase | 搭建NOSQL数据库HBase的集群、利用Zookeeper做HBase的HA机制 | 掌握HBase的集群的的搭建 |
| HIVE | 数据仓库基础知识、Hive定义、Hive体系结构简介、Hive集群、客户端简介、 HiveQL定义、HiveQL与SQL的比较、数据类型、外部表和分区表、表的操作与CLI客户端演示、数据导入与CLI客户端演示、查询数据与CLI 客户端演示、数据的连接与CLI客户端演示、用户自定义函数（UDF）的开发与演示 | 利用HIVE做日志分析的查询 |
| Spark | Spark介绍：Spark应用场景、Scala编程语言、Scala编程、Spark集群部署等 | 利用Spark流式编程做日志的分析 |
| 电信项目 | 把第四阶段的电信项目用Hadoop与Spark实现 | 熟练应用Hadoop的MapReducer，Hive与Spark |
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（2）信息安全威胁协同检测
由于现在的信息安全威胁技术越来越复杂、且呈现低频率特征，导致现有利用机器学习与深度学习技术建立的信息安全威胁检测模型无法获得足够的数据样本进行学习训练与特征提取，因此提出信息安全威胁协同检测技术，提炼信息安全威胁情报中的多维度信息，结合每个维度的信息结构和含义，实现海量多源易购数据的关联和融合，并在此基础上构建信息安全威胁行为聚类模型，将与实际威胁具有较高相似程度的威胁行为进行推荐，该方法的应用使得网络威胁检测准确度和及时性得到极大提高。
（3）信息安全实时审计追踪
网络审计追踪主要是由网络安全管理员来记录和分析由于网络设备、操作系统和用户活动中所产生的信息安全事件，从而协助及时发现网络中存在的安全隐患问题。由于传统审计追踪技术通常是在离线状态下进行，且技术更新较慢，无法满足当前安全防护需要，因此考虑用大数据技术协助进行追踪检测。通过搜集用户历史行为数据进行建模分析，可实现用户对系统使用情况、使用行为和使用特征的实时智能监测，并且在观测到异常行为数据时，能够发起报警并保持跟踪监测状态。
（4）复杂网络威胁预测
复杂网络威胁通常指由多个单独威胁组合成系统威胁的过程，这些威胁之间存在选择关系、依赖关系和并列关系，预测复杂网络威胁具有非常大的挑战。在网络威胁态势日益严峻且更加隐蔽、难以监测的背景之下，迫切需要使用更加、的方法来预测复杂网络威胁。依托于大数据和云计算技术的发展，获取和存储来自不同领域与不同类型的大量网络威胁信息，基于机器学习、关系网络、NLP等技术，结合网络协议反向分析和数据流处理技术，联合分析各类威胁行为、威胁情报、告警信息等，提高对未来网络威胁的预测率。
3.3 信息安全态势智能监测
信息安全态势感知是当前保护关键信息基础设施和重要信息系统的重要手段和重点发展方向，促进网络安全维护由“被动修护”向“主动防御”变革。信息安全态势感知主要是从网络设备、操作系统、安全设备等机器设备中采集各类网络安全事件数据及关联数据，例如安全日志、监控报警、网络流量、威胁情报等，通过处理、挖掘、可视化，评估当前网络信息安全状态、主要威胁并预测发展趋势，为网络信息安全的防护提供指导和决策意见。
（1）海量多源异构数据汇聚融合
在多种网络安全设备和应用系统中会产生多种不同类型的流量数据、日志数据等，这些数据一般缺乏统一的数据处理标准，数据之间的孤立特性导致挖掘数据之间的关联性和价值存在一定的困难。海量多源异构数据的关联融合是信息安全态势感知的基础，通过对PB量级数据的采集汇聚、深度融合与格式化存储管理，并采用关系拓展、群体聚类等大数据技术挖掘数据间的关联特性和潜在价值，为网络安全分析、态势感知与决策提供灵活可靠、稳定的数据支撑。
（2）多类型信息安全威胁评估
多类型信息安全威胁评估主要是对网络中的流量、代码、报文、域名等进行多层次检测评估，挖掘各种网络威胁和异常攻击行为。大数据一方面提供可用于协助评估各种威胁的方法技术，例如利用关联分析、聚类分析法协助发现其它类型的关联网络威胁，通过相关性检验补充各类网络威胁源，并基于对历史数据的统计建模实现对未知威胁和漏洞的检测。另一方面，大数据可支持构建网络安全态势画像，在准确评估当前安全态势的同时全面刻画各种网络攻击者的身份、行为、意图信息等，协助进行各种网络攻击事件的追踪溯源。
（3）安全态势评估与决策支撑
以保障网络信息数据的安全稳定为目标，采集融合各类网络威胁情报和攻击事件等安全数据信息来为网络安全态势评估与决策服务。为了挖掘信息安全事件之间的关联关系，在全网信息安全数据融合后采用知识图谱技术构建人—物—地—事—关系的多维网络安全态势图谱：以“人”的视角分析网络攻击者的真实身份、行为意图、心理特征与团伙关系等；以“物”的视角分析网络攻击的主要过程、工具、被攻击目标等；以“地”的视角挖掘攻击者的行踪轨迹、活动区域等；以“事”的视角分析攻击事件、事件类型、事件状态等；基于“关系”的角度评估攻击事件之间的相似关系、同源关系等。
（4）信息安全态势可视化
信息安全态势可视化主要分为安全数据与安全态势可视化，主要通过态势感知图来体现。态势可视化主要包括数据变换、图像映射、视图优化：数据变换主要将信息安全数据进行处理后存储于数据表中，基于数据之间的相关性存储数据关系表；图像映射将数据表转换为对应图像的结构和属性；视图优化通过调整图像的像素大小、颜色类型、坐标位置等图像参数设置来优化视图，终形成信息安全态势可视化展示图，如图4所示。
3.4 安全风险信息回溯升级
信息安全风险行为路径溯源指通过网络中信息安全事件的特征还原攻击手法并终追溯出攻击者的过程，其目的在于回溯攻击者和彻查薄弱点。攻击溯源主要分为过程溯源和网路溯源两部分。过程溯源输出的结果是攻击的整体步骤，用于展现主要攻击过程以及攻击者是谁、目的是什么。网络溯源输出的结果是网络拓扑图，用于展现攻击手段和攻击工具。基于足够、完善的安全事件告警输出数据可实现信息安全风险的攻击溯源，攻击者的社会属性和地理位置则依赖于异常行为信息的提取和挖掘。
（1）网络攻击推演
网络攻击推演主要为网络攻击场景构建和攻击过程的推演，包括形式化的描述刻画网络攻击事件的推演过程，挖掘攻击元素与被攻击元素的相关关系，研究不同攻击因子下受害因子的状态变化等。基于大数据技术进行单一攻击事件与多个攻击事件的过程推演模拟，有助于为未来应对各类攻击事件威胁提供实验数据、基础策略等支撑服务，更好地净化互联网环境。
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