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姚橹

作品数:2 被引量:22H指数:1
供职机构:南京邮电大学计算机学院更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇大数据
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇态势感知
  • 1篇网络
  • 1篇流数据
  • 1篇恶意
  • 1篇恶意行为
  • 1篇感知
  • 1篇SHELL
  • 1篇处理技术

机构

  • 2篇南京邮电大学
  • 1篇南京理工大学
  • 1篇南京工业职业...

作者

  • 2篇王汝传
  • 2篇季一木
  • 2篇刘尚东
  • 2篇姚橹
  • 2篇叶青
  • 1篇王传栋
  • 1篇尧海昌
  • 1篇张殿超

传媒

  • 1篇太原理工大学...
  • 1篇南京邮电大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于大数据的网络恶意行为及特征关联分析被引量:22
2018年
针对传统的网络恶意行为检测方法无法适用于当前网络恶意行为分析与检测,提出了基于大数据的网络恶意行为及特征关联分析方案。通过研究大数据平台下的多源数据分析技术和安全态势感知,综合运用入侵检测、关联分析、态势感知等技术对网络环境做出预警和防御。最后,设计和构建了基于大数据平台的网络恶意行为验证系统。
王传栋叶青姚橹刘尚东季一木王汝传
关键词:大数据入侵检测态势感知
SHELL:一种面向流数据的实时基数估计算法
2017年
基数计算在流数据查询优化、网络安全、数据压缩等领域具有重要的应用价值。现有的基于概率统计原理的基数估计算法需要通过扫描历史静态数据才能进行基数统计,由于流数据具有持续、快速和实时等特点,不可能先持久化再处理分析,因而传统的基数估计算法无法直接应用在大数据流处理中。通过研究Spark、Storm实时分布式流处理机制和传统基数估计算法,设计和实现了实时的流数据基数估计算法SHELL(Streaming HypErLogLog),实验表明,SHELL在保证精确度不降低的情况下,单位滑动时间窗口内处理的消息量达到6.0×10~5~6.8×10~5,满足实时性处理的要求。
刘尚东张殿超尧海昌姚橹叶青季一木王汝传
关键词:流数据
共1页<1>
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