本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯算法的實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 僵尸網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯 MapReduce 流量 Hadoop

【摘要】：利用貝葉斯算法檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)具有較高的準(zhǔn)確性,但僵尸網(wǎng)絡(luò)具有流量大的特征,同時(shí)貝葉斯分類訓(xùn)練階段需要對(duì)大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,用單一結(jié)點(diǎn)來檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)將會(huì)遇到計(jì)算時(shí)間和計(jì)算資源瓶頸。為此設(shè)計(jì)了基于MapReduce檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯算法,把貝葉斯算法訓(xùn)練階段的先驗(yàn)概率、條件概率和檢測(cè)階段的后驗(yàn)概率的計(jì)算并行化處理。通過大量運(yùn)行在Hadoop平臺(tái)上的實(shí)驗(yàn)表明,該方法提高了檢測(cè)僵尸網(wǎng)絡(luò)的效率。
【作者單位】： 南開大學(xué)信息技術(shù)科學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 僵尸網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯 MapReduce 流量 Hadoop
【基金】：天津市重點(diǎn)資助項(xiàng)目(11jczdjc28100) 國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012BAF12B00)資助
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 1引言僵尸網(wǎng)絡(luò)是攻擊者通過命令與控制信息,控制其已經(jīng)攻占的計(jì)算機(jī)。目前主流的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法是通過分析網(wǎng)絡(luò)流量來進(jìn)行檢測(cè)的,已有的僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)技術(shù)有通過昵稱檢測(cè)IRC類型[1]的僵尸網(wǎng)絡(luò);通過網(wǎng)絡(luò)通信圖來識(shí)別P2P網(wǎng)絡(luò)[2],但需要利用已知的信息區(qū)分合法P2P網(wǎng)絡(luò)與P2P僵尸

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7 王W，

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