基于MapReduce检测僵尸网络的贝叶斯算法的实现

摘要：

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.

关键词：僵尸网络、贝叶斯、MapReduce、流量、Hadoop

所属期刊栏目：41

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市重点资助项目11jczdjc28100;国家科技支撑计划资助项目2012BAF12B00

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：153-158