本文關(guān)鍵詞：檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯算法的MapReduce并行化實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：僵尸網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)重威脅互聯(lián)網(wǎng)的安全,目前主流的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法準(zhǔn)確性較低,針對(duì)此問(wèn)題,考慮貝葉斯算法具有較高的準(zhǔn)確性,提出了基于Hadoop平臺(tái)的MapReduce機(jī)制的貝葉斯算法。該方法以主機(jī)對(duì)作為分析對(duì)象,提取2個(gè)主機(jī)對(duì)通信的流量特征,將這些特征作為貝葉斯分類(lèi)算法的輸入,通過(guò)并行化計(jì)算貝葉斯算法訓(xùn)練階段的先驗(yàn)概率和條件概率形成貝葉斯分類(lèi)器,使其學(xué)會(huì)辨認(rèn)僵尸網(wǎng)絡(luò)的流量。在檢測(cè)階段利用訓(xùn)練階段形成的貝葉斯分類(lèi)器和并行化計(jì)算后驗(yàn)概率,實(shí)現(xiàn)檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明,該方法檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)是有效的,檢測(cè)正確率在90%以上,并且該方法較單機(jī)檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯算法效率有了較大的提高。
【作者單位】： 南開(kāi)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院;北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;武警指揮學(xué)院軍事教育訓(xùn)練系;
【關(guān)鍵詞】： 僵尸網(wǎng)絡(luò) 檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯算法 Hadoop MapReduce 流量
【基金】：天津市科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(13ZCZDZGX02500,12ZCZDZGX49600,12ZCZDZGX46700)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 由于僵尸網(wǎng)絡(luò)威脅著互聯(lián)網(wǎng)的安全,其檢測(cè)方法也隨著僵尸網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展而發(fā)展。流行的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)技術(shù)一般是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)流量分析實(shí)現(xiàn)的,如通過(guò)PageRank算法實(shí)現(xiàn)檢測(cè);通過(guò)網(wǎng)絡(luò)通信圖識(shí)別;利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別僵尸網(wǎng)絡(luò)。這些僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法或者需要依賴(lài)外部系統(tǒng)提供信息,不能獨(dú)立

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7 王W，

本文編號(hào)：925546