基于决策树算法的Web网站攻击检测方法

• 作者: 张军 王元
• 来源期刊: 信息与电脑
• 关键词: Web网站检测 特征分类 检测时间
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 77-79
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-9767.2021.09.024

摘要

为了更好地识别Web网站攻击,笔者提出一种基于决策树算法的Web网站攻击检测方法.该方法通过决策树归纳算法,训练样本集将网站分为合法网站和Web攻击网站;同时,为了度量Web攻击网站检测指标,更好地寻找一种检测Web网站攻击算法,引入检测时间度量指标.实验结果表明,在不影响用户使用网站的前提下,能够快速识别Web攻击网站.将该方法与贝叶斯算法、朴素贝叶斯算法进行对比,发现在正确率、精确率和召回率3个对比指标下,决策树算法在一定程度上优于其他算法.实验结果表明,该方法对Web攻击网站的检测识别具有很高的效率.