【摘 要】
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本文结合大数据技术，从软件安全漏洞利用情况入手，分析常用攻击方法，并基于大数据技术中的Spark技术设计漏洞分析平台与设备处理模块，该平台集采集、整理、计算于一体，通过提取攻击特征，利用决策树算法，构建预测模型，实现安全漏洞的检测，进而实现增加安全漏洞挖掘效率的目的。因为随着智能移动终端与个人PC端的普及，网络数据流量急剧增加，信息传播速率逐渐加快，各类系统中的安全漏洞也越来越明显，传统漏洞挖掘方
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本文结合大数据技术，从软件安全漏洞利用情况入手，分析常用攻击方法，并基于大数据技术中的Spark技术设计漏洞分析平台与设备处理模块，该平台集采集、整理、计算于一体，通过提取攻击特征，利用决策树算法，构建预测模型，实现安全漏洞的检测，进而实现增加安全漏洞挖掘效率的目的。因为随着智能移动终端与个人PC端的普及，网络数据流量急剧增加，信息传播速率逐渐加快，各类系统中的安全漏洞也越来越明显，传统漏洞挖掘方法已经难以满足新时代人们对于效率的需求，而大数据技术支持下的软件安全漏洞自动挖掘方法则能更好地解决上述问题，保障系统安全。
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将大鼠随机分为正常组（10只）与造模组（高脂饮食组，20只），连续喂养10周后造模成功；再将造模组随机分为模型组（10只）和奥利司他组（10只），正常组、模型组和奥利司他组分别给予正常饮食、高脂饮食、高脂饮食+奥利司他灌胃，再持续饲喂10周后采集样品进行血清生化指标检测、组织病理学观察和肠道菌群分析，以探究奥利司他对高脂饮食诱导肥胖大鼠的影响。结果表明：奥利司他干预可显著降低高脂饮食大鼠的体质量；
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