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1、基于云计算的海量网络流量数据分析研究阎栋,等基于云计算的海量网络流量数据分析研究阎栋,董媛(陕西财经职业技术学院陕西咸阳,712000)摘要:随着当前海量网络流量数据的增长,加强对网络异常数据的分析,进而维护网络的信息安全,成为当前思考的重点,并使得入侵检测进入到人们的视野。针对当前入侵检测不能兼顾大规模网络流量分析的问题,引入云计算平台。通过多尺度主成分分析法对网络异常流量进行分析,并借助MapReduce的并行处理优势,对大规模的网络流量进行并行计算处理,从而提高网络分析的效率。最后,通过原型系统对上述的改进方案进行试
2、验,验证了该方案在网络流量异常方面检测的可行性与准确性。关键词:云计算;网络流量;入侵检测;MapReduce模型;试验验证中图分类号:TP311.13文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.2017.09.030Abstract:withthemassivetrafficdatagrowth,strengthentheanalysisofnetworkanomalydata,andthemaintenanceofinformationsecurityofthenetwork,hasb
3、ecomethefocusofthinking,andmakestheintrusiondetectionintopeople'svision.Inviewofthefactthatthecurrentintrusiondetectioncannottakeintoaccountthelarge-scalenetworktrafficanalysis,thecloudcomputingplatformisintroduced.Throughmulti-scaleprincipalcomponentanalysistoana
4、lyzethenetworktrafficanomalymethod,andwiththeadvantageofMapparallelprocessingofReduce,thenetworktrafficforlarge-scaleparallelprocessing,soastoimprovetheefficiencyofnetworkanalysis.Finally,theprototypesystemisusedtotesttheimprovedscheme,andverifythefeasibilityandac
5、curacyoftheproposedmethodinnetworktrafficanomalydetection.Keywords:cloudcomputing;networktraffic;intrusiondetection;MapReducemodel;experimentalverification当前,针对全网络流量异常检测的算法很多,如IPNMF、0引言DDoS攻击的全局检测等,本文结合当前的网络流量检测,提随着现代数据的爆发式增长和信息共享的日益频繁,如出一种基于多尺度主成分分析的网络流量异常检测方法。该何
6、保障人们的信息安全问题,正在日益受到人们关注。而在方法结合小波变化在多尺度建模方面的优势,同时又具备传海量数据增长下,也引发了大量的信息安全风险,如数据清洗统PCA的降维功能,进而对网络的正常流量进行建模,然后带来的安全隐患,基础企业架构带来的风险等。要处理好这对网络残余流量进行EWMA控制图分析。其正常流量建模些风险,入侵检测作为一种网络异常检测技术,受到网络管理思路如图1所示。者的重视,并被广泛应用在各个企业网络异常监控之中。根据入侵检测的对象不同,可以将入侵检测划分为主机入侵检测和网络入侵检测。其中,网络入侵检测主要
7、是对网络节点中的流量异常进行监测,进而识别网络中的异常。在研究方面,但是针对该问题,如果单从某个节点对网络流量异常情况进行分析判断,其准确性很容易受到质疑。对此,为更好的加强对网络流量异常的检测,王俊士(2016)针对电力系统中的图1全网正常流量建模网络异常问题,提出了一种基于PID模糊控制的异常监控,从在图1中,W表示小波变换,X表示网络流量矩阵。网络而解决了传统BP算法在流量监控中的单一性问题;戚名钰流量通过W小波变化分解,进而得到不同系数的小波变换矩(2015)则结合主成成分法的优势,并结合SVM在分类的优阵ZL和Y
8、m,然后再通过主成成分分析法对不同系数的变换势,对网络中的异常进行分类和分析;唐成华(2015)则通过矩阵进行分类,进而得到网络正常和网络异常的信息。因此,提取网络数据特征的方式,然后结合聚类算法对网络异常进只需要分析其中的次要信息,即可知道网络中存在的异常行检测。除上述的入侵检测以外,田志宏、张玲、李
