基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统设计

摘要：

为解决大数据网络的负载拥塞问题,设计基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统.在Hadoop分布式框架中,规划网络行为大数据接收模块与识别发送模块的从属位置,实现网络行为大数据安全实体识别系统的硬件运行环境搭建.在此基础上,分析实体识别地址,在保持良好均衡处理结果的条件下,对识别信息进行导入导出与存储处理,实现系统软件运行环境搭建,结合基础硬件执行条件,完成基于Hadoop的网络行为大数据安全实体识别系统设计.对比实验结果表明,与理想状态下的识别系统相比,应用基于Hadoop的安全实体识别系统后,大流网络通道的占用率明显下降,单位时间内分流转发的安全信息总量提升,大数据网络的负载拥塞现状得到有效缓解.

关键词：网络行为、大数据、安全实体识别、Hadoop框架、接收发送、信息存储、系统设计

所属期刊栏目：42

分类号：TN915.08-34;TP335

资助基金：河南省科技厅科技攻关项目:公安系统电动车防盗管理平台设计与实现182102210511

在线出版日期：2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79