【摘 要】
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大数据环境下,网络安全事件层出不穷,网络安全成为各界关注的热点. 安全日志记录着设备运行状态的重要信息,通过对其分析可以实时掌握网络安全态势,可作为事前防护、事后追责
【机 构】
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北京邮电大学信息安全中心,武警天津总队参谋部综合信息保障中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)[2015AA016005]
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大数据环境下,网络安全事件层出不穷,网络安全成为各界关注的热点. 安全日志记录着设备运行状态的重要信息,通过对其分析可以实时掌握网络安全态势,可作为事前防护、事后追责的安全审计手段,实现对异常事件的追责与溯源.针对日 志审计的重要性并结合数据挖掘在日志分析领域的重要作用,同时针对单机环境下处 理海量数据效率相对滞后等问题,文章提出一种基于Hadoop的面向海量安全日志的 聚类算法.首先,文章提出了基于最大最小距离（ MMD ） 和均值思想对K-means聚 类算法进行改进,克服了传统尤-means聚类算法
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