10.3969/j.issn.1006-9348.2021.05.054
基于决策树算法的联级网络安全态势感知模型
大数据时代爆炸性增长的网络数据,使得安全态势感知技术成为网络安全领域新的研究热点.然而传统的安全态势感知模型因分类效果不佳,导致其加速比和规模比低于预期目标.为此,基于决策树算法设计了新的联级网络安全态势感知模型.该模型重新设置了类别划分模块,将攻击数据划分为四种类型,然后利用时间窗切分来自网络和主机的数据流,设计模型的安全事件检测模式.基于此,利用决策树算法建立联级网络安全态势感知模型.实验结果表明:与传统模型相比,本文模型的分类效果更佳,且模型的加速比和规模比都取得了良好的优化效果.可见,基于决策树算法的模型对于网络安全态势有更好的感知与处理能力.
决策树算法、联级网络、安全态势感知、数据分类、加速比
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TP399(计算技术、计算机技术)
2021-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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