基于改進(jìn)決策樹的入侵檢測算法的研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，安全問題越來越突出。原有的防火墻技術(shù)很難保障網(wǎng)絡(luò)的安全，入侵檢測系統(tǒng)在當(dāng)前開始發(fā)揮出越來越重要的作用。而入侵檢測算法作為入侵檢測系統(tǒng)的基礎(chǔ)就顯得更加重要。本文通過對各類檢測算法的分析對比，發(fā)現(xiàn)決策樹算法具有結(jié)構(gòu)相對簡單，生成的規(guī)則易于理解，分類精度高，檢測速率快，不需要人為參數(shù)設(shè)置等優(yōu)點。但決策樹算法本身也具有缺點。
　　本文將對經(jīng)典的基于信息增益的決策樹算法進(jìn)行改進(jìn)，使之更好的用于入侵檢測。鑒于此，本文提

2、出一種基于決策樹與屬性相關(guān)性相結(jié)合的入侵檢測算法，隨后又接著提出了一種綜合策略的剪枝算法以避免過度擬合對檢測結(jié)果的影響。并使用KDD CUP99入侵檢測數(shù)據(jù)集實驗并進(jìn)行了分析，實驗結(jié)果證明，該分類算法在檢測率以及誤檢率上面都較原始的基于信息增益的決策樹分類算法有了明顯提高，而且在結(jié)合綜合策略剪枝算法后發(fā)現(xiàn)本算法在入侵檢測的性能上得到了進(jìn)一步的提升。通過本算法在面對未知攻擊時的實驗發(fā)現(xiàn)，本算法不僅在面對已知攻擊時能夠做出良好的判斷，在面對