【摘要】：隨著計算機技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,對海量日志進行分析并進行入侵檢測就成為重要的研究問題。針對這一現(xiàn)象,提出在Hadoop平臺下利用并行化的數(shù)據(jù)挖掘算法對海量的日志信息進行分析從而進行入侵檢測,然后利用搭建好的Hadoop集群環(huán)境對其進行驗證,對不同大小的日志文件進行處理,并與單機環(huán)境下對比,證明在該平臺下進行入侵檢測的有效性和高效性,同時實驗證明如果增大集群中的節(jié)點數(shù)目,執(zhí)行效率也會相應(yīng)的提高。
[Abstract]:With the rapid development of computer technology and Internet, the analysis of massive logs and intrusion detection has become an important research problem. Aiming at this phenomenon, a parallel data mining algorithm based on Hadoop platform is proposed to analyze the massive log information to detect the intrusion, and then use the Hadoop cluster environment to verify it. The log files of different sizes are processed, and compared with the single machine environment, the effectiveness and efficiency of intrusion detection under the platform are proved. At the same time, the experimental results show that if the number of nodes in the cluster is increased, The efficiency of execution will be improved accordingly.
【作者單位】： 大連藝術(shù)學院;
【基金】：遼寧省職業(yè)技術(shù)教育學會2015—2016年度科研項目:高職院校智慧教育云計算輔助教學平臺的構(gòu)建與應(yīng)用研究(LZY15531)階段性成果之一
【分類號】：TP311.13;TP393.08

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7 陳再高;王s，

本文編號：2246550