基于改进的随机森林算法的入侵检测模型

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【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

【作者】

：

郭山清高丛姚建谢立

【机构】

：

南京大学,DepartmentofComputerScience

【出处】

：

软件学报

【发表日期】

：

2005年8期

【关键词】

：

入侵检测随机森林算法分类树进化算法 intrusion detection random forests algorithm classified t

【基金项目】

：

江苏省自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)

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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.

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