Boosting方法在网络攻击分类中的性能分析

摘要：

针对KDD CUP99网络攻击数据集的分类建模问题,论文结合NaiveBayes、RIPPER和SVM三类算法分别介绍了各自的学习过程.Boosting方法属提升算法,通过多轮迭代实现弱分类器的加权组合,最终决策结果较基算法较为理想.为分析Boosting方法在KDD CUP99集上的分类性能,实验选用AdaBoost算法为代表,将以上三类算法作为基算法,依次应用到数据集上.分类预测结果表明:RIPPER算法的总体性能优于其他算法,尤其对少类的分类效果较好,使用AdaBoost后,性能改善明显.在不考虑分类效率的前提下,论文所提方法中,基于RIPPER的Boosting对KDD CUP99更为适合.

关键词：KDD CUP99、分类预测、Boosting方法、性能提升

所属期刊栏目：7

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：1.山西省自然科学基金资助项目编号2010011022-2;2.山西大学商务学院科研基金资助项目编号2014010

在线出版日期：2016-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28