Hadoop DDos攻击检测算法分析

• 作者: 兰芸 崔宝江 张乃斌 赵晶玲
• 来源期刊: 信息网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: Hadoop DDos SVM
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 2870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2013.12.003

摘要

针对Hadoop平台可能遭受的DDos攻击，需要对Hadoop DDos攻击的检测算法进行研究需要对常用的SVM、KNN、神经网络、Decision Tree、Naive Bayesian算法进行研究。文章通过搜集主机正常运行时和遭受攻击时的资源使用信息作为数据集，运用上述算法进行分析后发现，SVM对Hadoop DDos攻击检测具有高达91.75%的准确率。实验结果表明，SVM是最适合Hadoop平台DDos攻击检测的算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔宝江	北京邮电大学计算机学院	35	143	7.0	9.0
2	赵晶玲	北京邮电大学计算机学院	5	62	3.0	5.0
3	张乃斌	北京邮电大学计算机学院	1	3	1.0	1.0