网络大数据平台异常风险监测系统设计

• 作者: 张利峰 邵斐
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 网络大数据 异常风险 监测系统 控制模块 Hadoop 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: TN931+.3-34|TP314
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.22.035

摘要

采用支持向量机进行网络大数据平台异常风险监测时,建模效率低导致对异常风险的监测结果存在较高的误差,设计基于Hadoop的网络大数据平台异常风险监测系统.依据云计算Hadoop系统作业原理,通过Map/Reduce分布式模式对大数据进行分类筛选等操作,通过控制模块中的SDN控制器对大数据流量进行分流处理,将网络大数据分类反馈到监测模块中,采用监测模块通过预处理端和存储端对异常数据风险进行监测,通过预处理端实现大数据的有效分流监测;系统软件通过最小二乘支持向量机对网络大数据进行高效率建模,实现网络大数据异常监测.实验结果表明,所设计系统具有监测效率和稳定性高、性能佳的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张利峰	金陵科技学院计算机工程学院	13	18	2.0	3.0
5	邵斐	金陵科技学院计算机工程学院	15	31	4.0	5.0