基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1476 K
標(biāo)簽： Fisher Score 隨機(jī)森林 級聯(lián)森林
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文檔介紹：針對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)入侵方式層出不窮,，為應(yīng)對多形態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)安全威脅,，提出一種基于多粒度級聯(lián)森林優(yōu)化算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,，然后融合Fisher Score算法對不同特征信息進(jìn)行權(quán)重選擇排序，最后將其排序后的特征信息送入級聯(lián)森林的卷積層和森林層，對特征信息進(jìn)行深度表達(dá)和分類,，從而得到精準(zhǔn)的分類結(jié)果。經(jīng)KDD 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證,，在不同測試集占比為90%,、70%和30%三組實(shí)驗(yàn)情況下，分別實(shí)現(xiàn)了98.20%、99.00%,、99.27%的分類精度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提算法能夠準(zhǔn)確識別多種網(wǎng)絡(luò)攻擊,，為現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測提供有效區(qū)分依據(jù),。
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