分布式计算环境下的入侵检测数据分类研究

摘要

为了有效处理迅速增长的海量信息数据安全问题,在Hadoop云计算平台上,应用朴素贝叶斯算法和Logistic回归算法对入侵检测大数据进行并行计算分析.实验在伪分布模式和分布模式下进行计算,结果表明2种算法分类准确率均超过90％,Logistic回归算法比朴素贝叶斯算法运行时间更长;集群环境下运行的朴素贝叶斯算法可以有效降低运行时间.综合算法运行时间和分类准确率等因素,朴素贝叶斯算法比Logistie回归算法更能有效处理入侵检测大数据;并行计算下朴素贝叶斯算法可以有效分析入侵检测大数据.