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题名基于Hadoop的网站入侵检测与分析系统设计
被引量:2
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作者
张晓明
王玉鑫
王广
张戈彤
武瑞江
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机构
北京石油化工学院信息工程学院计算机系
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2016年第4期125-128,143,共5页
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基金
2015年度国家级大学生创新创业计划项目(2015J00137)
北京石油化工学院优秀责任教授资助项目(BIPTPOPME-2015)
北京石油化工学院重点教改项目(ZD20140302)
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文摘
基于大规模数据的入侵检测分析具有重要的研究意义和实用性。针对现有系统的仿真和离线分析不足,设计和实现一套真实的网站入侵检测综合分析系统,能够将入侵检测系统和大数据分析系统结合起来。通过网络构建和软件设计,可以完成真实网站的入侵检测、数据存储、数据清洗和数据挖掘等功能。通过定时和主动两种方式,系统将入侵检测数据传输到数据库中,然后导入到Hadoop系统中。设计了人机交互软件,能够完成Hadoop系统和Mahout技术的大数据分析。实验结果表明,该系统能够快速完成随机森林模型的构建和测试,获得了满意的检测效果。
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关键词
入侵检测
HADOOP
大数据
Mahout
分类
随机森林
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Keywords
intrusion detection
Hadoop
large data
Mahout
classification
random forest
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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