【摘 要】
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机器学习算法在入侵检测系统中被广泛应用,提升了入侵检测系统的效率和准确率。然而,入侵数据类倾斜和数据流量剧增问题,导致其被使用的局限性。针对此问题,提出一种分布式层
【基金项目】
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国家自然科学青年基金项目(51407078);国家自然科学基金面上基金项目(61773165)
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机器学习算法在入侵检测系统中被广泛应用,提升了入侵检测系统的效率和准确率。然而,入侵数据类倾斜和数据流量剧增问题,导致其被使用的局限性。针对此问题,提出一种分布式层次采样的代价敏感随机森林算法。利用层次采样技术降低样本类别倾斜比率,通过随机森林算法进行特征选择,构建敏感随机森林算法的分布式检测网络。实验结果表明,该算法可以减小数据类别倾斜影响,提升分类器性能,提高检测效率。
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