入侵检测技术的比较分析:机器学习方法-研究论文

时间:2021-05-19 15:58:23
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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:2021-05-19 15:58:23
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。

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