网络入侵检测中属性分组的随机森林算法
Random Forests Algorithm with Feature Grouping in Network Intrusion Detection作者机构：电子工程学院合肥230037
出 版 物：《计算机安全》 (Network & Computer Security)
年 卷 期：2009年第11期
页 面：23-25,28页
学科分类：0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：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比原算法有较大提高。
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