【摘 要】
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针对入侵检测系统(IDS)对User-to-Root(U2R)类型攻击检测率低的问题,文章提出了一种改进的人工蜂群(ABC)算法结合优化的随机森林(RF)算法的攻击检测模型。该模型首先对传统AB
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金[61403109];黑龙江省自然科学基金[F2016024];黑龙江省教育厅科技面上项目[12531121]
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针对入侵检测系统(IDS)对User-to-Root(U2R)类型攻击检测率低的问题,文章提出了一种改进的人工蜂群(ABC)算法结合优化的随机森林(RF)算法的攻击检测模型。该模型首先对传统ABC算法的初始化方法和搜索策略进行改进,优化传统RF算法对特征重要性得分的排序方式,然后将两种改进的算法相结合,进行U2R攻击检测。使用NSL-KDD数据集进行实验,结果表明,该攻击检测模型能够准确地提取攻击类型的最优特征集,对攻击数据进行分类预测,有效提高了IDS对U2R类型攻击的检测率。
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