文件名称：入侵检测技术的比较分析：机器学习方法-研究论文
文件大小：313KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 09:45:03
Intrusion Detection Machine Learning Network
入侵检测在网络安全中起着至关重要的作用。 基于计算机的信息系统是任何组织的关键部分。 在网络安全中，检测入侵是主要任务。 因此，入侵检测系统的目标是检测网络域中的攻击。 为了检查机密性，完整性和可用性，已经实现了几种算法。 这些算法是在静态数据集（如KDD-Cup 99，NSL-KDD，UNSW-NB 15，Kyoto 2006+等）上实现的。但是，使用机器学习算法对实时数据进行恶意活动是一个挑战。 本文提供了对不同机器学习技术的比较分析，这些技术用于对数据进行分类，并最终比较这些技术在准确性方面的性能。 实验结果表明，RF的性能优于其他算法。