基于Hadoop的云端异常流量检测与分析平台
发布时间:2018-02-23 17:17
本文关键词: 云计算 Hadoop 分布式计算 异常流量 检测分析 网络攻击 出处:《电子技术应用》2015年05期 论文类型:期刊论文
【摘要】:Hadoop系统作为一种开源的分布式云计算平台已获得广泛应用,但其云端易受到各种威胁和攻击,基于此,开发了一种基于Hadoop的云端异常流量检查与分析平台。首先,使用Mapper周期性地从所有存储流量信息的文件中提取流量的部分信息;然后,通过Reducer将异常流量提取并保存。通过对流量数据的存储、检测与分析可成功地检测出有威胁的攻击,从而保障云端的安全。由于本平台基于开源的Hadoop实现,因此成本较低;同时,基于Java语言实现,可成功移植于各种主流操作系统,具有广泛适用性。基于局域网进行监控试验,结果表明本平台可成功地检测出异常流量,并输出友好的用户界面。
[Abstract]:As an open source distributed cloud computing platform, Hadoop system has been widely used, but its cloud is vulnerable to various threats and attacks. Based on this, a cloud anomaly traffic detection and analysis platform based on Hadoop is developed. Mapper is used to periodically extract part of traffic information from all files storing traffic information; then, abnormal traffic is extracted and saved through Reducer. By storing traffic data, detection and analysis can successfully detect a threat attack. This platform is based on open source Hadoop implementation, so the cost is low. At the same time, based on Java language, it can be successfully transplanted to all kinds of mainstream operating systems, and has wide applicability. The results show that the platform can successfully detect abnormal traffic and output friendly user interface.
【作者单位】: 内江职业技术学院;
【基金】:四川省教育厅课题(15ZB0413)
【分类号】:TP393.08
【参考文献】
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本文编号:1526940
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