【摘 要】
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入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,它提供对内外攻击的实时保护。针对已有关于入侵检测的研究主要关注于提高检测准确率、降低误报率,很少关注于用户体验和算法的运行
【机 构】
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华侨大学工学院,工业智能化技术与系统福建省高校工程研究中心,厦门狄耐克电子科技股份有限公司研发中心,厦门雅迅网络股份有限公司
【基金项目】
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泉州科技计划项目（2015Z115）, 华侨大学高层次引进人才项目（14BS316）, 大学生创新创业训练计划项目（201710385023）, 福建省中青年教育科研项目（JZ160084）, 国家留学基金资助
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入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,它提供对内外攻击的实时保护。针对已有关于入侵检测的研究主要关注于提高检测准确率、降低误报率,很少关注于用户体验和算法的运行效率问题,本文首先基于Snort平台,设计出一种入侵检测Web管理平台,方便用户对入侵事件进行管理;其次,设计并实现基于Map-Reduce并行化检测算法。采用KDDCUP99数据集进行实验,实验结果证明,与单机KNN算法相比,本文所提的并行算法不仅能够保证算法结果准确率,同时极大地降低了算法运行时间。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技