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Spark框架下改进TrAdaBoost分布式入侵检测算法研究 被引量：4
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作者 施永辉 杨丽敏 +1 位作者 代琪 陈丽芳 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第12期1129-1137,1145,共10页
在海量网络数据中实现快速准确检测网络攻击具有重要意义。然而传统单机模式对于大数据存储和分析存在巨大局限性,同时实际网络入侵检测中难以满足源域和目标域独立同分布的条件导致入侵检测性能不高。针对以上问题,文中提出Spark框架... 在海量网络数据中实现快速准确检测网络攻击具有重要意义。然而传统单机模式对于大数据存储和分析存在巨大局限性,同时实际网络入侵检测中难以满足源域和目标域独立同分布的条件导致入侵检测性能不高。针对以上问题,文中提出Spark框架下改进TrAdaBoost分布式入侵检测算法。该方法在基于Apache Spark的云平台Databricks下进行代码开发工作,从权重更新和最终输出机制两方面改进传统TrAdaBoost,将其应用于网络入侵检测。在NSL-KDD的仿真实验结果表明,所提方法性能相比于传统TrAdaBoost更加稳定,对少数类攻击检测有较大提升,算法整体准确率和精准率达到97%,误报率为1.4%,优于当前传统入侵检测算法。 展开更多
关键词 databricks 分布式架构 TrAdaBoost 网络入侵检测
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