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基于Hadoop的网络节点行为分析的中期报告
中期报告：
1.项目简介：
本项目旨在使用Hadoop技术，对网络节点的行为进行分析。通过对网络流量和日志数据的收集，构建出节点行为模型，实现对节点异常行为的检测和预测，提高网络安全性。
2.已完成工作：
（1）数据收集：通过Flume技术收集网络流量和日志数据，将其存储到HadoopHDFS中，为后续的数据分析做好准备。
（2）数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，将其转换成可用的数据格式，并去除一些无用的信息和噪声数据。
（3）特征提取：通过对清洗后的数据进行特征提取，构建网络节点行为模型。主要包括节点的访问频率、访问协议、访问的目标IP地址等特征。
（4）异常检测：通过模型对节点行为进行监测，发现异常行为。主要采用聚类算法和异常检测算法实现。
3.后续工作：
（1）模型评估：对已构建的模型进行评估，优化模型参数，提高模型的准确性和鲁棒性。
（2）数据分析和可视化：通过Hadoop生态系统中的数据分析和可视化工具，对异常数据进行分析和展示，方便网络管理者进行决策。
（3）系统优化：对整个系统进行优化，提高处理效率和处理能力。
4.问题与解决：
（1）数据清洗：由于收集到的数据包含大量无用信息和噪声数据，如何去除这些数据成为了问题。我们采用了正则表达式等方法，成功去除了大部分的噪声数据。
（2）模型训练：由于节点行为模型的训练需要大量的数据和计算资源，在一般的个人计算机上难以完成。我们使用了Hadoop集群和分布式计算的方式，极大的提高了模型训练的效率。
（3）模型评估：如何评估模型的准确性和鲁棒性成为了问题。我们采用了交叉验证等方法，对模型进行评估，并作出相应的优化。
5.总结：
通过本次中期报告，我们已经完成了数据收集、数据清洗、特征提取和异常检测等工作。后续我们将继续进行模型评估、数据分析和系统优化等工作，把本项目完善起来，为提高网络安全性做出更大的贡献。