10.3969/j.issn.1002-137X.2014.03.033
基于MapReduce检测僵尸网络的贝叶斯算法的实现
利用贝叶斯算法检测僵尸网络具有较高的准确性,但僵尸网络具有流量大的特征,同时贝叶斯分类训练阶段需要对大量的网络数据集进行训练,用单一结点来检测僵尸网络将会遇到计算时间和计算资源瓶颈.为此设计了基于MapReduce检测僵尸网络的贝叶斯算法,把贝叶斯算法训练阶段的先验概率、条件概率和检测阶段的后验概率的计算并行化处理.通过大量运行在Hadoop平台上的实验表明,该方法提高了检测僵尸网络的效率.
僵尸网络、贝叶斯、MapReduce、流量、Hadoop
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TP393(计算技术、计算机技术)
天津市重点资助项目11jczdjc28100;国家科技支撑计划资助项目2012BAF12B00
2014-04-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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153-158