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基于One-R的改進隨機森林入侵檢測模型研究

發(fā)布時間:2017-08-16 17:02

  本文關鍵詞:基于One-R的改進隨機森林入侵檢測模型研究


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【摘要】:入侵檢測(ID)是保障網(wǎng)絡安全的必要手段之一,將數(shù)據(jù)挖掘引入入侵檢測中使其可以適應海量審計數(shù)據(jù)的處理,同時可以提高檢測的均衡性和響應時間。文章提出了一種基于隨機森林(random forest,RF)的入侵檢測模型(1R-RF),針對RF模型面對高維網(wǎng)絡審計數(shù)據(jù)選擇屬性時過度隨機導致的元分類器效率不高的問題,開展了基于One-R快速屬性評價的研究。實驗證明,將基于One-R的RF用于入侵檢測后有較好的時空性能、較低的誤報率和漏報率,對于各種攻擊行為有著較為均衡的檢測率。
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院;安徽省科學技術情報研究所;中國銀行安徽省分行;
【關鍵詞】入侵檢測 分類 隨機森林 One-R算法 屬性評價
【基金】:安徽省自然科學基金資助項目(1408085QF136)
【分類號】:TP393.08
【正文快照】: 隨著網(wǎng)絡安全問題的日益突出,入侵檢測作為主動式動態(tài)防御方式正起著傳統(tǒng)方式如防火墻等無法達到的作用。從數(shù)據(jù)挖掘的角度看,入侵檢測就是對數(shù)據(jù)的分析過程,分類技術作為數(shù)據(jù)挖掘的熱門自然成為入侵檢測研究的關鍵[1]。分類算法是一種有監(jiān)督學習的算法,入侵檢測領域常用的分

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8 張旺;范麗s,

本文編號:684434


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