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摘要
为了提高网络安全水平,及时对网络攻击进行主动检测,提出了一种基于随机森林的网络入侵检测模型。该模型能够对大流量攻击进行分布式检测,且检测算法在引入了两个随机性后,即可降低网络流量内不同属性特征字段的噪声,并消除关联性,以便更为便捷、迅速地对攻击进行主动检测。将经典的Adaboost组合多分类器方法与提出的算法在检测率、正确率、精确率三个方面进行对比,体现了该算法的优越性,为大数据时代下网络安全提供了更好的保护。
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单位西安电子科技大学; 国网四川省电力公司
