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一种基于随机森林与人工免疫的入侵检测算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.34 MB | 2021-03-27

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　　传统入侵检测方法对 Probe、U2R、R2L等网络入侵攻击类型的检测率较低，存在对入侵行为的误检和漏检。为此，提出一种基于随机森林与人工免疫的入侵检测算法。设计随机抗体森林检测策略，针对小样本薮据集采用克隆选择算法保证抗体的优良性，提高攻击的检测率，通过将识别为入侵行为的抗原注入抗体集，以平衡抗原的检测率和误报率。仿真结果表明，该算法的检测率为94.1%，高于 Probe的93.79%、U2R的91%与R2L的85%，且具有较低的误报率。

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