【摘 要】
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为以较低的误报率和较高的检测率对攻击和恶意行为进行实时检测,基于Spark框架和位置敏感哈希算法,提出一种分布式数据流聚类方法 DSCLS,能够处理实时数据流,可根据数据流速
【机 构】
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河北电力科学研究院,北京启明星辰信息安全技术有限公司核心研究院,清华大学计算机科学与技术系
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为以较低的误报率和较高的检测率对攻击和恶意行为进行实时检测,基于Spark框架和位置敏感哈希算法,提出一种分布式数据流聚类方法 DSCLS,能够处理实时数据流,可根据数据流速进行横向分布式扩展。基于DSCLS分布式聚类算法,建立网络入侵检测系统,能够高速实时分析数据流,聚类相关模式,实时检测已知攻击和入侵,能够对未知的新型攻击进行检测。理论分析和实验结果表明,与主流的数据流聚类算法D-Stream相比,DSCLS方法能够有效提高检测率并降低误报率,在时间性能和可扩展性方面更有优势。
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