10.3969/j.issn.1000-3932.2022.02.016
基于主成分分析和随机森林的DDoS攻击检测模型研究
提出基于主成分分析(PCA)和随机森林(Random Forest)的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测模型PCA-RF.对数据进行预处理操作后进行PCA降维,以保留数据的最大特征分量,然后将降维处理的数据放入随机森林模型进行训练得到分类结果.与其他5类机器学习算法对比的结果显示,所提出的PCA-RF算法的识别准确率达到了99.92%,训练时间在对比实验中也是最短的.
分布式拒绝服务攻击、主成分分析、随机森林、准确率、训练时间
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TP181(自动化基础理论)
2022-05-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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215-218,231