随着Hadoop平台与云计算的普及，与其相关的安全问题越来越显著。在对Hadoop平台的恶意访问检测领域，目前多是以规则方法与分析访问内容的方法来实现，对访问行为的量化研究鲜有设计。针对上述不足，提出了一种对用户访问行为向量化建模的方法，同时，结合用户访问行为的上文信息，使用深度学习分类器，对用户行为向量进行分类，实现了端到端的恶意访问行为检测。经实验分析，所提出的方法较其他主流方法具有较高的准确率与较高的召回率，具有一定的先进性。
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