信息与电脑2024,Vol.36Issue(2) :198-200.

基于大数据分析的网络实时异常入侵行为检测

Real Time Anomaly Intrusion Behavior Detection in Networks Based on Big Data Analysis

陈家乐
信息与电脑2024,Vol.36Issue(2) :198-200.

基于大数据分析的网络实时异常入侵行为检测

Real Time Anomaly Intrusion Behavior Detection in Networks Based on Big Data Analysis

陈家乐1
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作者信息

  • 1. 郑州工业应用技术学院,河南郑州 451100
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摘要

文章提出基于大数据分析的网络实时异常入侵行为检测方法,利用大数据分析技术中的支持向量机构建异常入侵行为检测模型,将网络信号作为输入,通过学习与训练输出网络异常入侵行为检测结果.实验结果表明,该方法能够有效实现网络异常入侵检测,辨别异常入侵行为类别.

Abstract

This paper proposes a real-time network anomaly intrusion detection method based on big data analysis.It uses support vector machines in big data analysis technology to build an anomaly intrusion detection model,takes network signals as input,and outputs network anomaly intrusion detection results through learning and training.The experimental results show that this method can effectively achieve network anomaly intrusion detection and distinguish the types of abnormal intrusion behaviors.

关键词

大数据分析/网络异常/入侵行为检测

Key words

big data analysis/network anomaly/intrusion detection

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出版年

2024
信息与电脑
北京电子控股有限责任公司

信息与电脑

影响因子:1.143
ISSN:1003-9767
参考文献量5
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