【摘 要】
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网络安全防护水平随着网络规模的不断扩大被提升到一个新的高度。传统的入侵检测均基于单条链路或者单个节点，但是在大规模网络中大多数异常在单条链路或者单个节点的表征不明
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网络安全防护水平随着网络规模的不断扩大被提升到一个新的高度。传统的入侵检测均基于单条链路或者单个节点，但是在大规模网络中大多数异常在单条链路或者单个节点的表征不明显，这就导致传统的入侵检测不能兼顾到大规模网络，因此需要将云计算引入到入侵检测中。Hadoop云计算平台在海量数据处理上具有的高效、高容错、高扩展和高可靠性以及开源的特点均有利于提高海量数据的处理能力，因此将Hadoop云计算平台引入入侵检测势在必行。本文首先主要研究了Hadoop的两个关键技术：HDFS存储框架和MapReduce计算框架。分析并拆解了多尺度主成分分析(MSPCA)的主要步骤，并且基于MapReduce实现了对MSPCA算法的并行化；其次对并行化的MSPCA算法进行了可扩展性与加速比试验；最后在原型系统中验证并行化MSPCA算法对于异常流量的检测能力。
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