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一种Hadoop集群下的行为异常检测方法

作者:蔡武越; 王珂; 郝玉洁; 段晓冉hadoop集群主成分分析异常检测mapreduce行为模式

摘要:随着分布式计算技术的发展,Hadoop成为大规模数据处理领域的典型代表,由于安全机制相对薄弱,缺少用户行为活动的监控,容易受到隐藏的安全威胁,如数据泄露等。结合主成分分析计算的特点,基于MapReduce对其做并行化处理,克服了传统主成分分析计算的缺点,提高了模型训练效率。提出了一种基于并行化主成分分析的异常行为检测方法,即比较当前用户的行为模式是否与历史行为模式相匹配作为判定用户行为异常与否的度量标准。实验表明该方法能够较好地发现用户的异常行为。

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计算机工程与科学

《计算机工程与科学》(CN:43-1258/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机工程与科学》的办刊宗旨是为计算机界同行发表有创见的学术论文,介绍有特色的科研成果,探讨有新意的学术观点提供理想园地;活跃计算机界学术气氛,扩大国内外交流,为发展中国的计算机事业尽一点微薄之力。本刊强调学术性、及时性和普及性。

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