检测僵尸网络的贝叶斯算法的MapReduce 并行化实现

• 作者: 刘一伟 耿梅洁 邵秀丽 韩健斌
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 僵尸网络 检测僵尸网络 贝叶斯算法 Hadoop MapReduce 流量
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 26-33
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 5409字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201305011

摘要

僵尸网络严重威胁互联网的安全，目前主流的僵尸网络检测方法准确性较低，针对此问题，考虑贝叶斯算法具有较高的准确性，提出了基于Hadoop平台的MapReduce机制的贝叶斯算法。该方法以主机对作为分析对象，提取2个主机对通信的流量特征，将这些特征作为贝叶斯分类算法的输入，通过并行化计算贝叶斯算法训练阶段的先验概率和条件概率形成贝叶斯分类器，使其学会辨认僵尸网络的流量。在检测阶段利用训练阶段形成的贝叶斯分类器和并行化计算后验概率，实现检测僵尸网络。通过实验表明，该方法检测僵尸网络是有效的，检测正确率在90％以上，并且该方法较单机检测僵尸网络的贝叶斯算法效率有了较大的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵秀丽	南开大学计算机与控制工程学院	60	388	13.0	17.0
2	耿梅洁	南开大学计算机与控制工程学院	3	7	2.0	2.0
3	刘一伟	北京大学数学科学学院	5	49	2.0	5.0
4	韩健斌	武警指挥学院军事教育训练系	1	2	1.0	1.0