基于OPRFM的HTTP-DDoS攻击检测方法

• 作者: 严芬 郭彩霞
• 来源期刊: 软件工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 随机森林 OPRFM模型 HTTP-DDoS
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 251-261
• 页数: 11页
• 分类号: TP3

摘要

DDoS攻击是网络安全领域面临的一个重大问题。本文旨在提高DDoS攻击检测分类的能力,提出新的改进的随机森林算法,并在此基础上提出一种检测DDoS攻击的改进随机森林分类模型。利用公开的CICIDS2017数据集进行验证,实验表明,与随机森林、决策树、支持向量机算法相比,提出的算法在精确率、召回率和F1值方面显示出显著的改善。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严芬	扬州大学信息工程学院	20	182	8.0	13.0
2	郭彩霞	扬州大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0