改进的人工蜂群结合优化的随机森林的U2R攻击检测研究

摘要：

针对入侵检测系统(IDS)对User-to-Root(U2R)类型攻击检测率低的问题,文章提出了一种改进的人工蜂群(ABC)算法结合优化的随机森林(RF)算法的攻击检测模型.该模型首先对传统ABC算法的初始化方法和搜索策略进行改进,优化传统RF算法对特征重要性得分的排序方式,然后将两种改进的算法相结合,进行U2R攻击检测.使用NSL-KDD数据集进行实验,结果表明,该攻击检测模型能够准确地提取攻击类型的最优特征集,对攻击数据进行分类预测,有效提高了IDS对U2R类型攻击的检测率.

关键词：入侵检测、U2R攻击、改进的人工蜂群、优化的随机森林

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61403109;黑龙江省自然科学基金F2016024;黑龙江省教育厅科技面上项目12531121

在线出版日期：2019-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：38-45