基于大数据技术的网络异常行为检测模型

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针对传统的网络异常检测受数据存储、处理能力的限制,存在准确率较低、误报率较高以及无法检测未知攻击的问题;在Spark框架下结合改进的支持向量机和随机森林算法,提出了一种基于大数据技术的网络异常行为检测模型;使用NSLKDD数据集进行了方法验证,表明该方法在准确率和误报率方面明显优于传统的检测算法,整体检测的准确率和误报率分别为96.61%和2.92%,DOS、Probe、R2L和U2R四种攻击类型的准确率分别达到98.01%、88.29%、94.03%和66.67%,验证了方法的有效性。
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