【摘 要】
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针对传统关联规则Apriori算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率,提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对
【机 构】
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湖北工业大学艺术学院,海军工程大学政治部,中国国际期货公司办公室,海军工程大学学员大队
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针对传统关联规则Apriori算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率,提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。
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