23、大数据时间序列分析与入侵检测的研究与实践

大数据时间序列分析与入侵检测的研究与实践

在当今数字化时代，大数据的处理和分析变得至关重要，尤其是对于时间序列数据的分析，它能帮助我们识别现象的本质并进行预测。同时，网络安全领域的入侵检测也面临着数据量庞大的挑战，需要有效的方法来筛选和处理关键信息。下面将详细介绍时间序列数据分析和基于主成分分析（PCA）的入侵检测方法。

时间序列数据分析

• 研究目标与背景 ：对大数据进行时间序列分析，旨在识别一段时间内现象的本质，并利用这些信息提前预测现象。然而，Spark的API在时间序列数据分析方面存在不足。
• 相关工作
  • Spark - TS ：作为Hadoop MapReduce的扩展，提供用于清理、操作和建模时间序列数据的API，还包括ARIMA、EWMA和GARCH等预测模型，但已停止积极开发。
  • Huohua ：分布式时间序列分析框架，提供分组、时间连接、汇总和聚合等功能。引入时间序列RDD，利用时间局部性，实现大型未对齐时间序列的快速分布式时间连接。不过，该框架已不再支持，演变成了Flint。
  • Flint ：增强了Spark的时间序列分析功能，基于时间序列RDD，提供时间序列操作和建模功能，如AsofJoin。
• 提出的工作
  • 架构设计 ：提出