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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本申请公开了一种基于随机森林的网络异常检测方法及系统，所述方法包括：对待检测的网络流量数据进行特征提取，得到网络流量入侵特征；其中所述网络流量入侵特征至少包括第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；所述第一特征指示登录尝试是否使用主机的帐户进行了或没有；所述第二特征表示过去两秒内与当前连接相同服务的不同目标主机的比例；所述第三特征指示登录尝试是否以访客身份进行了或没有；所述第四特征表示连接期间目标主机发送的数据字节数；将所述网络流量入侵特征输入训练好的基于遗传算法的随机森林模型，得到网络异常检测结果。
主权项：1.一种基于随机森林的网络异常检测方法，其特征在于，包括：对待检测的网络流量数据进行特征提取，得到网络流量入侵特征；其中所述网络流量入侵特征至少包括第一特征、第二特征、第三特征和第四特征；所述第一特征指示登录尝试是否使用主机的帐户进行了或没有；所述第二特征表示过去两秒内与当前连接相同服务的不同目标主机的比例；所述第三特征指示登录尝试是否以访客身份进行了或没有；所述第四特征表示连接期间目标主机发送的数据字节数；将所述网络流量入侵特征输入训练好的基于遗传算法的随机森林模型，得到网络异常检测结果；其中所述训练好的基于遗传算法的随机森林模型的获取方法包括：获取NSL-KDD数据集，其中所述NSL-KDD数据集包括一个基本入侵检测网络观察到的网络流量数据以及标签特征；对所述NSL-KDD数据集进行预处理，得到带简化异常标签的预处理后的NSL-KDD数据集；针对预处理后的NSL-KDD数据集进行特征提取，得到网络流量入侵特征；将所述网络流量入侵特征和对应的简化异常标签作为训练数据集，利用遗传算法对随机森林模型分类器进行训练优化，得到训练好的基于遗传算法的随机森林模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于随机森林的网络异常检测方法及系统
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