【摘 要】
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针对海量数据进行入侵检测的困难性问题,文章设计并实现了一套基于Spark框架的网络流量无指导学习异常检测系统。数据的预处理采用Python和Python的数据升级版IPython实现,异
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针对海量数据进行入侵检测的困难性问题,文章设计并实现了一套基于Spark框架的网络流量无指导学习异常检测系统。数据的预处理采用Python和Python的数据升级版IPython实现,异常检测采用无指导学习环境下的快速聚类方法 K-means预测以及划分流量方法,记录所代表的攻击类型。为了避免Map Reduce等传统分布式计算框架频繁的硬盘读写带来的巨大时间开销,文章设计实现了Spark框架下的K-means异常检测方法,通过将每轮迭代产生的临时数据存入内存而非硬盘中,有效提高了K-means聚类检测算
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