一种基于Hadoop的网络安全日志k-means聚类分析系统及方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201510553636.3
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2015-09-02
申请人：
西北大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于Hadoop的网络安全日志k-means聚类分析系统及方法
申请号	CN201510553636.3	申请日期	2015-09-02
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2015-12-09	公开/公告号	CN105138661A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	西北大学	申请人地址	陕西省西安市碑林区太白北路229号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西北大学	当前权利人	西北大学
发明人	高岭;苏蓉;高妮;王帆;杨建锋;雷艳婷;申元
代理机构	西安西达专利代理有限责任公司	代理人	刘华

摘要

一种基于Hadoop的网络安全日志k‑means聚类分析系统及方法，包括日志数据获取子系统、日志数据混合机制存储管理子系统、日志数据分析子系统；在数据存储层，采用Hadoop与传统数据仓库协作的混合存储机制存储日志数据，并在数据访问层提供对Hive操作的接口，数据存储层和计算层从Hive引擎接收指令，通过HDFS，配合MapReduce实现对数据的高效查询分析；在对日志数据进行挖掘分析时，采用MapReduce实现k‑means算法对其进行聚类挖掘分析；采用Hadoop与传统数据仓库协作架构弥补了传统数据仓库在海量数据处理、存储等方面的不足，同时也使得原来的传统数据仓库物尽所用；采用基于MapReduce的k‑means算法进行聚类分析，能及时对日志数据进行安全等级评估和预警。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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