【摘 要】
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为了取得较好的网络异常流量检测效果,利用云计算技术对大数据环境下的网络异常流量检测方法进行研究。将网络异常流量检测任务分配给多个子任务计算平台进行,提高了网络异常
【机 构】
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苏州信息职业技术学院计算机科学与技术系
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为了取得较好的网络异常流量检测效果,利用云计算技术对大数据环境下的网络异常流量检测方法进行研究。将网络异常流量检测任务分配给多个子任务计算平台进行,提高了网络异常流量检测的准确率和效率。对网络异常流量检测效果进行测试,结果表明：该检测方法的平均准确率相比常规单机检测方法提高了17. 08%,误报率降低了65. 7%,能够满足目前大数据环境下对网络异常流量检测的要求;其检测耗时仅为常规单机网络异常流量检测方法的8. 81%,具有更好的实时性。
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