基于SDN的智能入侵检测系统模型与算法

发布时间：2023-11-03 19:43

　　基于软件定义网络(SDN)的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引 言
1 相关研究
2 基于SDN的智能入侵检测模型
3 改进随机森林算法进行流分类
    (1)初始化样本权重。
    (2)构建决策树,更新权重抽样,并进行多轮迭代。
    (3)所有决策树生成完成,计算每棵树的分类器权重wi。
4 仿真分析
5结论



本文编号：3859780