文献类型：期刊文章

作　　者：严嘉维[1] 张琛[2] 李成蹊[3] 孙权荣[4] 张程誉[4] 谭玉霖[2]

YAN Jia -wei 1,ZHANG Chen 2,LI Cheng-xi 3,SUN Quan-rong 2,ZHANG Cheng-yu 4,TAN Yu-lin 2(1.School od Art, Hubei University of Technology, Wuhan 430020,2.Department of Information Security, Naval University of Engineering, Wuhan 430033;3.Office of China International Futures Co.,Ltd. Wuhan 430026, China, Wuhan 430026;4.Cadet Brigade, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, Chin)

机构地区：[1]湖北工业大学艺术学院,湖北武汉430020 [2]海军工程大学政治部,湖北武汉430033 [3]中国国际期货公司办公室,湖北武汉430026 [4]海军工程大学学员大队,湖北武汉430033

出　　处：《软件导刊》

年　　份：2018

卷　　号：17

期　　号：8

起止页码：71-75

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对传统关联规则Apriori算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率,提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。

关 键 词：日志分析 可信计算 HADOOP平台 数据挖掘  APRIORI算法

分 类 号：TP301]