發(fā)布時(shí)間：2018-08-23 12:02

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,DDo S攻擊也愈發(fā)更具威脅性。近年來,隨著以Spark-streaming、Storm為代表的流式計(jì)算系統(tǒng)的出現(xiàn),讓DDo S攻擊檢測(cè)不僅可以保持較高的精度,也更加具有實(shí)時(shí)性。選取三種比較具有代表性的DDo S攻擊進(jìn)行危險(xiǎn)建模,構(gòu)建以Spark-streaming為處理內(nèi)核、樸素貝葉斯算法為處理算法的實(shí)時(shí)系統(tǒng)。采用對(duì)比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了本系統(tǒng)具有較高的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度。
[Abstract]:With the arrival of the big data era, DDO S attacks are becoming more threatening. In recent years, with the emergence of streaming computing system represented by Spark-streamingStorm, DDo S attack detection can not only maintain higher accuracy, but also have more real-time performance. Three representative DDo S attacks are selected for hazard modeling, and a real-time system with Spark-streaming as the processing kernel and naive Bayesian algorithm as the processing algorithm is constructed. The comparison experiment shows that the system has high real-time and accuracy.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;中興通訊股份有限公司;
【基金】：南京郵電大學(xué)引進(jìn)人才科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(NY212012) 中興通訊vBNG關(guān)鍵技術(shù)及架構(gòu)研究基金資助項(xiàng)目(2015外38)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2199030