网络大数据平台异常风险监测系统设计

作     者：张利峰 邵斐 ZHANG Lifeng;SHAO Fei

作者机构：金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室江苏南京211169 

基　　金：江苏省教育厅批准项目(17KJB520008) 江苏省高校自然科学研究重大项目(17KJA520001)~~ 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2018年第41卷第22期

页      码：143-146页

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。

主 题 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 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16652/j.issn.1004-373x.2018.22.035

馆 藏 号：203395164...