【摘 要】
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针对现有的入侵检测方法准确率低的问题,文章提出了一种基于 PCA （Principal Component Analysis,主成分分析法）和随机森林分类的入侵检测算法.该算法思想是对训练数 据先清洗
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院,网络系统信息安全福建省高校重点实验室,国网福建省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金[71231003];福建省科技厅区域发展项目[2015H4005];福建省科技厅工业引导性(重点)项目[2015H0020];福州市科技计划项目[2014G75]
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针对现有的入侵检测方法准确率低的问题,文章提出了一种基于 PCA （Principal Component Analysis,主成分分析法）和随机森林分类的入侵检测算法.该算法思想是对训练数 据先清洗后分类,首先通过主成分分析法对数据进行特征降维和降嗓,然后对处理后的数据使 用随机森林分类器进行分类训练.实验使用基于 Python的机器学习库 sakit-learn, 并采用 20%的 NSL_KDD数据集.实验结果表明,与常用的基于机器学习的入侵检测技术相比,文章提出 的入侵检测算法可更有效地提高检测
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