基于改进的随机森林算法的入侵检测模型(英文)

被引：71

作者：

郭山清

高丛

姚建

谢立

机构：

[1] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

[2] Department of Computer Science

[3] University of Auckland

[4] New Zealand

[5] 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京南京大学计算机科学与技术系

[6] 江苏南京

来源：

软件学报 | 2005年 / 08期

关键词：

入侵检测; 随机森林算法; 分类树; 进化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

摘要：

针对现有入侵检测算法对不同类型的攻击检测的不均衡性和对攻击的响应时间较差的问题.将随机森林算法引入到入侵检测领域,构造了基于改进的随机森林算法的入侵检测模型,并把这种算法用于基于网络连接信息的数据的攻击检测和异常发现.通过对DARPA数据的入侵检测实验,其结果表明,基于改进的随机森林算法的入侵检测模型是可行的、高效的,对数据集DARPA中所包含的4种类型的攻击检测具有良好的均衡性.

引用

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