【摘 要】
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随着先进的网络攻击技术和攻击者的数量急剧增加,网络安全已经成为计算机网络技术中的一个关键问题。安全系统可以识别网络系统上的异常活动和行为。但是,传统的安全系统,如
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随着先进的网络攻击技术和攻击者的数量急剧增加,网络安全已经成为计算机网络技术中的一个关键问题。安全系统可以识别网络系统上的异常活动和行为。但是,传统的安全系统,如防火墙和用户认证并不能成功识别许多异常行为。为了克服这一挑战,需要精确和更智能的入侵检测系统(IDS)来保护计算机和网络,以免受到基于网络或基于主机的恶意攻击。近几十年来,研究人员针对入侵检测系统的虚警率高、精度低、耗时长等缺点,提出了多种技术和解决方案。为了提高异常活动和潜在攻击检测率的准确性,许多研究人员将数据挖掘和机器学习技术应用到入侵检测系统中。本文学习总结了现阶段利用机器学习技术提高IDS异常检测率的各种研究方法,发现K近邻算法(K-NN)和决策树算法(DT)是效果较好的机器学习算法。结合前期研究本文设计了一种将DT和k-NN算法相结合的入侵检测模型。为了证明该模型的可行性和优越性,作者在Weka和python环境下进行了一系列实验,在实验中将随机森林和k-近邻结合的模型与贝叶斯网络、朴素贝叶斯进行性能对比。鉴于NSL-KDD数据集被广泛应用于网络异常活动检测的研究中,选择该数据集作为实验数据集。特征选择对数据分类也相当重要,因此本文在实验中使用信息增益进行NSL-KDD数据集特征选择。根据实验得到的结果,本文提出的模型得到了合理的论证:阳性检测率为99.7%,误报率低至0.2%,异常检测率99.6%,体现出了良好的性能。
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