【摘 要】
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Spark集群环境中的数据构成复杂、规模庞大,为此基于K-mean聚类算法设计一种并行式网络数据安全监测方法.首先设计Spark集群网络数据采集拓扑结构,使用Netsniff-ng抓包工具采集网络数据包;其次布局并行化K-mean聚类算法执行流程,对网络数据流量实施信息熵量化处理,使用K-mean聚类算法划分数据类别,判别其属于安全数据还是异常数据,最终完成Spark环境下网络数据安全监测.测试结果显示,该方法监测网络数据安全的准确度较高、CPU占用率较低,满足当前Spark集群环境对安全监测方法的需求.
【机 构】
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闽西职业技术学院 信息与制造学院,福建 龙岩364021
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Spark集群环境中的数据构成复杂、规模庞大,为此基于K-mean聚类算法设计一种并行式网络数据安全监测方法.首先设计Spark集群网络数据采集拓扑结构,使用Netsniff-ng抓包工具采集网络数据包;其次布局并行化K-mean聚类算法执行流程,对网络数据流量实施信息熵量化处理,使用K-mean聚类算法划分数据类别,判别其属于安全数据还是异常数据,最终完成Spark环境下网络数据安全监测.测试结果显示,该方法监测网络数据安全的准确度较高、CPU占用率较低,满足当前Spark集群环境对安全监测方法的需求.
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