【摘 要】
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随着云计算的快速发展和广泛应用，云计算环境的安全问题开始显得尤为重要。传统的入侵检测在云环境下应用存在着例如响应速度、数据规模等诸多限制，无法满足实时性有效性的需求。设计了一种在云环境下基于极限学习机算法的分布式入侵检测算法，采用MapReduce 并行计算框架对PCA 算法进行并行化设计，运用MapReduce 框架设计分布式ELM 入侵检测算法，在Hadoop 云平台下使用KDD CUP 99
【机 构】
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河北大学 计算机科学与技术学院 河北大学 电子信息工程学院
【出 处】
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第二十一届全国网络与数据通信学术会议(NDCC2016)
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随着云计算的快速发展和广泛应用，云计算环境的安全问题开始显得尤为重要。传统的入侵检测在云环境下应用存在着例如响应速度、数据规模等诸多限制，无法满足实时性有效性的需求。设计了一种在云环境下基于极限学习机算法的分布式入侵检测算法，采用MapReduce 并行计算框架对PCA 算法进行并行化设计，运用MapReduce 框架设计分布式ELM 入侵检测算法，在Hadoop 云平台下使用KDD CUP 99 数据集验证本文算法。数据随机选取KDD CUP 99 数据集数据测试实验表明，在Hadoop 平台上的分布式P-ELM算法与单机下的P-ELM算法相比，其测试精度、检测率、误报率三项结果相差几乎不大，时间明显缩短70％。
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