【摘 要】
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目前主机在人们的工作和生活中起着重要作用，网络安全问题愈演愈烈，因此对网络中的主机进行安全检测变得十分迫切。文中用随机森林进行分类，使用训练集构建多组基本的分类模型，然后根据分类模型的投票结果判断主机是否安全。随机森林在分类模型中具有其先天优势，作为一种非线性分类方法其对异常值和噪声具有更好的容忍度。仿真实验结果表明，此检测模型与传统检测模型相比提高了分类精度。
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目前主机在人们的工作和生活中起着重要作用，网络安全问题愈演愈烈，因此对网络中的主机进行安全检测变得十分迫切。文中用随机森林进行分类，使用训练集构建多组基本的分类模型，然后根据分类模型的投票结果判断主机是否安全。随机森林在分类模型中具有其先天优势，作为一种非线性分类方法其对异常值和噪声具有更好的容忍度。仿真实验结果表明，此检测模型与传统检测模型相比提高了分类精度。
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