数据挖掘技术在入侵检测中的应用与研究

• 作者: 孙传庆 孟昱煜 郑丽英
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 决策树 分辨矩阵 二分叉法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 控制理论研究
• 页码范围: 1-3,12
• 分类号: TP393
• 字数: 3710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2012.03.001

摘要

决策树是数据挖掘的分类应用中采用最广泛的模型之一,但是传统的ID3、C4.5和CART等算法在应用于超大型数据库的挖掘时,有效性会降得很低,甚至出现内存溢出的现象,针对此本文提出了一种基于属性加权的随机决策树算法,并通过实验证明该算法减少了对系统资源的占用,并且对高维的大数据集具有很高的分类准确率,非常适合被用于入侵检测的分类之中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑丽英	兰州交通大学电子与信息工程学院	63	426	12.0	17.0
2	孙传庆	兰州城市学院信息工程学院	38	90	5.0	8.0
3	孟昱煜	兰州交通大学电子与信息工程学院	17	44	4.0	4.0