| 安全態(tài)勢感知系統(tǒng)中K-Means算法的并行化研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：558 K | |
| 標(biāo)簽： Hadoop 安全態(tài)勢 k-means | |
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| 文檔介紹： 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)安全事件層出不窮，安全態(tài)勢感知系統(tǒng)的應(yīng)用勢在必行。通過挖掘日志數(shù)據(jù)并進(jìn)行安全分析，可以實(shí)現(xiàn)對異常事件的追責(zé)與溯源，有效地減少網(wǎng)絡(luò)安全事故的發(fā)生。針對傳統(tǒng)K-Means算法時(shí)間開銷大、執(zhí)行效率低的問題，將改進(jìn)K-Means算法在大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Hadoop上實(shí)現(xiàn)并行化，來滿足大數(shù)據(jù)下安全態(tài)勢感知系統(tǒng)日志安全分析的需求。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法在有效性和時(shí)間復(fù)雜度方面都優(yōu)于傳統(tǒng)算法。 | |
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