【摘 要】
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为提高复杂网络环境中入侵检测模型的准确性和实时性,提出一种基于随机森林和极端梯度提升树(XGBoost)的网络入侵检测模型RF-XGB。首先针对随机森林算法计算特征重要性的特点
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703427)
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为提高复杂网络环境中入侵检测模型的准确性和实时性,提出一种基于随机森林和极端梯度提升树(XGBoost)的网络入侵检测模型RF-XGB。首先针对随机森林算法计算特征重要性的特点,设计混合特征选择方法高效筛选出最有价值的特征子集;在XGBoost算法中引入代价敏感函数来提高对少样本类别的检测率,使用网格法调参降低模型复杂度。实验仿真结果表明,与其他机器学习算法相比,所提出的模型在具备更高检测精度的情况下减少了50%以上的处理时间,并在噪声影响下具有较好的鲁棒性和自适应性。
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