入侵檢測異常數據的分類與可視化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、網絡技術的發(fā)展，加快了信息化的同時，安全問題越來越凸顯。面對網絡安全問題，傳統(tǒng)的入侵檢測技術在異常數據多分類上，存在檢測率低，檢測效率慢等缺陷。
　　為了解決檢測率低的問題，本文基于聚類算法對二叉樹支持向量機算法進行了改進，檢測率上有所提高;為了解決檢測效率低的問題，本文使用MapReduce技術在改進的算法基礎上進行了改進，檢測效率上有所提升。
　　本文設計并實現了一套基于改進算法的入侵檢測異常數據分類與可視化系統(tǒng)。該系統(tǒng)

2、主要由入侵檢測數據采集模塊、入侵檢測異常數據統(tǒng)計分析模塊、入侵檢測數據可視化模塊和系統(tǒng)管理模塊四個部分組成。其中，入侵檢測數據采集模塊主要負責入侵數據的獲取，入侵檢測異常數據統(tǒng)計分析模塊主要使用本文改進的多分類算法進行異常數據的分類，入侵檢測數據可視化模塊主要用于數據的整理、查詢、統(tǒng)計和圖表化展示，系統(tǒng)管理模塊主要用于告警規(guī)則的配置、報警的配置和用戶權限的管理。
　　本文的研究目的是將入侵檢測數據收集到一起，通過統(tǒng)計分析模塊的自動

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