计算机安全
計算機安全
계산궤안전
NETWORK AND COMPUTER SECURITY
2009年
11期
23-25,28
,共4页
入侵检测%随机森林算法%属性分组%分类
入侵檢測%隨機森林算法%屬性分組%分類
입침검측%수궤삼림산법%속성분조%분류
入侵检测是数据挖掘的一个重要应用领域,目前基于数据挖掘的入侵检测方法很多,而基于随机森林的方法具有比较好的性能,但仍存在一些问题.通过分析网络入侵数据得到不同输入属性与分类结果的关系,提出了一种基于属性分组的随机森林算法,并应用该算法对KDD'99数据集分类.实验结果表明,该算法的训练速度和分类准确率都此原算法有较大提高.
入侵檢測是數據挖掘的一箇重要應用領域,目前基于數據挖掘的入侵檢測方法很多,而基于隨機森林的方法具有比較好的性能,但仍存在一些問題.通過分析網絡入侵數據得到不同輸入屬性與分類結果的關繫,提齣瞭一種基于屬性分組的隨機森林算法,併應用該算法對KDD'99數據集分類.實驗結果錶明,該算法的訓練速度和分類準確率都此原算法有較大提高.
입침검측시수거알굴적일개중요응용영역,목전기우수거알굴적입침검측방법흔다,이기우수궤삼림적방법구유비교호적성능,단잉존재일사문제.통과분석망락입침수거득도불동수입속성여분류결과적관계,제출료일충기우속성분조적수궤삼림산법,병응용해산법대KDD'99수거집분류.실험결과표명,해산법적훈련속도화분류준학솔도차원산법유교대제고.
