基于大数据分析的网络异常节点智能定位系统

王庆桦; 孙健; 邓蓓

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基于大数据分析的网络异常节点智能定位系统

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传统网络异常节点定位系统对于复杂多样且高速流动的数据处理能力较低,导致系统定位检测误报率较高,因此文中设计一种基于大数据分析的网络异常节点智能定位系统.系统设计中的硬件部分沿用了原有系统中的硬件,主要对软件部分的大数据分析以及节点定位算法进行深入研究.系统数据采集主要应用Flume数据采集组件来适配复杂数据环境,构建Spark集群数据处理框架,通过采集到的数据计算出节点的风险值,在定位算法中,部署网络模型,通过计算路由器节点的相邻节点数量判断节点的情况,完成网络异常节点的智能定位.在仿真实验中,对设计的系统与原有系统中恶意丢包假阳性、假阴性概率与恶意改包假阳性、假阴性概率进行对比得到结论,设计的系统能够有效降低误报率.

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来源
《现代电子技术》 |2021年第18期|182-186|共5页
作者
王庆桦; 孙健; 邓蓓;
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作者单位

天津中德应用技术大学天津300350;

天津中德应用技术大学天津300350;

天津中德应用技术大学天津300350;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
智能定位; 网络异常节点; 大数据分析; 数据处理; 风险值计算; 网络模型;

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