基于Hadoop的网站入侵检测与分析系统设计

发布时间：2017-07-01 22:15

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【摘要】：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。
【作者单位】： 北京石油化工学院信息工程学院计算机系;
【关键词】： 入侵检测 Hadoop 大数据 Mahout 分类 随机森林
【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)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 0引言随着网络攻防技术的发展,网站安全的防护要求越来越高,单一的入侵检测系统(Intrusion DetectionSystem,IDS)已不能完全满足这种需要。例如,文献[1]设计了一种IDS测试的实验系统,能够开展网络流量仿真和攻击仿真,并完成了包捕获率和检测率的实验。文献[2]提出了基于Snort

【参考文献】

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1 王翔;胡学钢;杨秋洁;;基于One-R的改进随机森林入侵检测模型研究[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2015年05期

2 许e

本文编号：507712