基于Spark平台的异常流量实时检测

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摘要：传统的流量检测方法在大规模、大流量网络环境下不能满足对异常流量检测的准确性和实时性要求，基于此，该文构建了一个基于spark平台的分布式流量实时检测模型。该模型使用LibPcap、Flume、SparkStreaming实现分布式流量采集、上传和实时计算，以满足大流量场景下实时性需求；通过CNN网络提取流量载荷内容特征和双向流量统计特征，基于Stacking算法进行模型融合，提高了检测准确性；使用CIC-IDS-2018数据集对该模型进行了测试。（剩余8544字）

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