基于互信息法的智能化运维系统入侵检测Spark实现

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为了提高大数据平台处理海量数据的性能和准确性,在分析互信息(MI)算法的基础上,设计了基于MI算法的智能化运维系统入侵检测系统.选取UNSW-NB15数据集,以Spark平台进行试验设计并完成测试过程.通过Spark主执行器实现对从节点的控制功能.在入侵检测阶段,分别采用3种机器学习方法进行检测,分别通过试验对比检测率,误报率和精确度.相对于主成分分析(PCA)算法,MI算法可以获得更高的特征提取精度,检测率明显提升,降低了误报率.虽然MI算法具备较高精度,但也因此消耗较长时间.当数据量快速增加后,分布式模型表现出了更短的入侵检测时间.该研究对提高运维系统入侵检测稳定性具有一定的实践指导意义,但在小概率攻击类型中该算法存在导致检测率为零结果,有后续进一步的加强.
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氢气减压器是氢燃料电池汽车的关键部位,随着氢燃料电池汽车续航里程要求的提高,氢气减压器的工作压力相应增大,传统的减压器难以满足使用要求.针对上述问题,研究了一种适用于70 MPa氢气压力的两级减压器,利用Fluent软件对其内部流场进行三维仿真模拟,通过研究不同阀门开口量大小来分析流体压力场、速度场、温度场的分布以及流量、能耗的变化.仿真结果表明,氢气减压器在较高的工作压力下可以实现大压力比减压,确定了高速低温区域,为后续改进结构、优化参数提供参考依据.
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