【摘 要】
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随着数据信息的指数式增长,使用单节点来进行入侵检测已经不能满足要求。该论文结合Spark和BP神经网络算法的特点,给出了一种并行化的入侵检测方法。该方法主要使用Spark对BP
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学广西云计算与复杂系统高校重点实验室,桂林电子科技大学广西云计算与大数据协同创新中心
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随着数据信息的指数式增长,使用单节点来进行入侵检测已经不能满足要求。该论文结合Spark和BP神经网络算法的特点,给出了一种并行化的入侵检测方法。该方法主要使用Spark对BP神经网络进行批量训练,通过多次迭代使实验结果达到较高的精度。相关实验表明,该方法在保证精度的同时,有效减少了BP神经网络的训练时间,实现了较好的加速比,有效地提高了入侵检测的执行效率。
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