基于孤立森林算法的计算机网络潜在攻击检测方法

作者：肖峰

来源：河北北方学院学报(自然科学版), 2021, 37(11): 13-18.

• 孤立森林
• 计算机网络
• 潜在攻击
• 攻击信号
• 随机森林

目的为了提高对计算机网络中潜在攻击的检测能力、保障网络的安全性,提出了基于孤立森林算法的计算机网络潜在攻击检测方法。方法首先构建计算机网络潜在攻击信号安全模型体系框架,并采用特征辨识度参数分析的方法实现对计算机网络潜在攻击信号特征分解。基于此,采用时频变换和融合聚类分析方法提取潜在攻击的谱特征量,再利用孤立森林学习算法实现信号特征重组和模糊聚类分析。最后,根据潜在攻击信号的谱特征聚类分布,在随机森林学习下实现对其的检测。结果采用该方法进行计算机网络潜在攻击检测后,潜在攻击特征的聚类性较好,对攻击信息的准确识别概率较高。结论该方法能够有效保障计算机网络的安全性。

• 单位
  安徽职业技术学院