Snort规则链表结构的分析与改进

Snort主要是根据规则树对数据进行递归匹配。因此规则树的结构是否合理，在很大程度上影响着Snort规则匹配的速度。本文对Snort规则链表结构进行了分析，并针对Snort规则树过于简单这一不足之处，对其进行改进，在保持原有规则匹配方法的基础上，增加宽度优先搜索算法，从而减少规则匹配所需时间。     

基于Hadoop的港口物流大数据应用研究

物流大数据已经成为港口关键的生产要素，分析和利用大数据可有效控制经营风险，促进港口的健康可持续发展。本文基于Hadoop设计快速DBSCAN密度聚类算法，引入熵优化DBSCAN算法的核心点选择。在HDFS分布式文件系统中对大数据分块，采用Map对各个数据块完成初始聚类，并在Reduce上基于核心点扩展类融合形成最终聚类结果，以此提高大数据应用的效率。通过应用大数据对港口企业进行全面管理，为企业决策提供有效支持。