【摘 要】
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针对高速网络环境下分布式入侵检测中海量数据并行检测处理的效率和检测率问题，提出一种基于能力与负载的数据分割算法。该算法依据采集到的集群内各数据分析节点的系统性能指
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室,桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室,桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572148);广西可信软件重点实验室基金(kx201622);广西无线宽带通信与信号处理重点实验室主任基金项目(GXKL061510,GXKL0614110);广西密码学与信息安全重点实验室(GCIS201623);研究生创新项目(2017YJCX26)
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针对高速网络环境下分布式入侵检测中海量数据并行检测处理的效率和检测率问题，提出一种基于能力与负载的数据分割算法。该算法依据采集到的集群内各数据分析节点的系统性能指标及运行状态，评估节点的数据处理能力与负载程度。基于节点的能力与负载适应因子，权衡节点在集群中检测和分析数据能力的权重，实现海量数据在集群内各数据分析节点间的动态数据分割，为节点分配适应其能力与实时负载的数据粒度。仿真测试结果表明，该算法具有较好的负载均衡性，降低了系统的检测时间，提高了数据并行处理的效率和检测率。
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