随着网络的发展和应用范围不断扩大,网络攻击手段与日俱增,面对高速大规模网络,传统异常检测系统难以难以实现全网流量的测量,传统检测算法也难以处理大规模数据。分布式的异常检测系统的研究将成为未来异常检测领域的发展方向。基于云计算对超大规模数据的存储和计算能力,本文提出了一种基于云计算的大规模网络异常检测系统,系统能对全网络流量实时测量,并实现对网络流量的实时监控。本文的主要研究工作和成果包括：首先分析了当前网络安全现状,入侵检测系相关技术,概括了传统入侵检测系统存在的问题,以及未来的发展方向。然后详细介绍了流量测量相关技术和发展现状,并结合流量矩阵的应用发展引出大规模网络全局流量测量的必要性,紧接着研究了聚类算法和Hadoop相关技术,为分布式异常检测系统的提出打下基础。接着以真实流量的预处理为例详细描述了网络流量测量相关部分的实现。最后分析了直方图异常检测方法的具体实现细节,进一步实现了直方图算法在MapReduce框架下的并行化。在实验部分,在实验环境中对网络流量测量架构进行详细的部署实现,并分析了系统的可行性,最后通过实验数据集对并行化算法性能进行评价。