本文關(guān)鍵詞：基于One-R的改進(jìn)隨機(jī)森林入侵檢測模型研究

  更多相關(guān)文章： 入侵檢測 分類 隨機(jī)森林 One-R算法 屬性評價(jià)

【摘要】：入侵檢測(ID)是保障網(wǎng)絡(luò)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(yīng)海量審計(jì)數(shù)據(jù)的處理,同時(shí)可以提高檢測的均衡性和響應(yīng)時(shí)間。文章提出了一種基于隨機(jī)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(luò)審計(jì)數(shù)據(jù)選擇屬性時(shí)過度隨機(jī)導(dǎo)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(jià)的研究。實(shí)驗(yàn)證明,將基于One-R的RF用于入侵檢測后有較好的時(shí)空性能、較低的誤報(bào)率和漏報(bào)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(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;安徽省科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所;中國銀行安徽省分行;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 分類 隨機(jī)森林 One-R算法 屬性評價(jià)
【基金】：安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085QF136)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 隨著網(wǎng)絡(luò)安全問題的日益突出,入侵檢測作為主動(dòng)式動(dòng)態(tài)防御方式正起著傳統(tǒng)方式如防火墻等無法達(dá)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(shù)作為數(shù)據(jù)挖掘的熱門自然成為入侵檢測研究的關(guān)鍵[1]。分類算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法,入侵檢測領(lǐng)域常用的分

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本文編號：684434