基于改进的随机森林算法的入侵检测模型
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

Supported by the Natural Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2002073 (江苏省自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2003AA142010 (国家高技术研究发展计划(863))


An Intrusion Detection Model Based on Improved Random Forests Algorithm
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对现有入侵检测算法对不同类型的攻击检测的不均衡性和对攻击的响应时间较差的问题.将随机森林算法引入到入侵检测领域,构造了基于改进的随机森林算法的入侵检测模型,并把这种算法用于基于网络连接信息的数据的攻击检测和异常发现.通过对DARPA数据的入侵检测实验,其结果表明,基于改进的随机森林算法的入侵检测模型是可行的、高效的,对数据集DARPA中所包含的4种类型的攻击检测具有良好的均衡性.

    Abstract:

    Coupled with the explosion of number of the network-oriented applications, Intrusion Detection as an increasingly popular area is attracting more and more research efforts. Although a number of algorithms have already been presented to tackle this problem, they are unable to achieve balanced detection performance for different types of intrusion and cannot respond as quickly as expected. Employing random forests algorithm (RFA)in intrusion detection, this paper devises an improved variation - IRFA and presents an IRFA based model for intrusion detection in information exchanged through network connections. The feasibility in balanced detection and the effectiveness of this approach are verified by experiments based on DARPA data sets.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郭山清,高丛,姚建,谢立.基于改进的随机森林算法的入侵检测模型.软件学报,2005,16(8):1490-1498

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2004-03-07
  • 最后修改日期:2004-11-03
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号