洪 波，曹子建

(西安工业大学 计算机科学与工程学院，西安 710021)

随着Internet的广泛应用和网络安全威胁的日益增多，单一基于主机的入侵检测(Intrusion Detection)技术已经越来越不能满足目前形式多样的安全需求.此外，黑客入侵与攻击的方式变得越来越隐蔽，且趋于多样性、分布化和组织协同化[1-3].因此，入侵检测系统也需要满足跨平台、易扩充、协同检测等新的应用需求[4-6].利用分布式技术实现分布式入侵检测系统(Distributed Intrusion Detection System，DIDS)变得更加迫切.Hadoop是由Apache基金会(Apache Foundation)开发的一个开源的分布式系统基础架构[7-9].能够为用户在分布式实现过程透明化的情况下，充分利用其集群运算环境和快速存储的优势，来开发适合用户需求的处理大规模数据的分布式系统.Hadoop是基于面向对象编程语言Java开发实现，具有较好的可扩展性和可移植性，其与入侵检测技术进行结合，具有以下几点优势：① Hadoop集群的容错性和可用性，某一节点的故障只影响系统的部分性能，不会造成整体系统的失效；② Hadoop集群的分布式计算，把大规模的数据分析任务均衡到集群中的各个节点，能有效提高系统的分析效率.因此，将Hadoop应用于网络数据的入侵检测，可以有效解决服务器单点失效和大规模分布式入侵数据处理能力的瓶颈问题.基于此，本文拟设计并实现基于Hadoop 的分布式入侵检测系统.

1 需求分析

入侵检测技术通过对黑客入侵过程以及行为特征的分析，使得其对入侵过程与入侵事件做出实时的判断以及响应.从……