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多层次数据分类方法在网络入侵检测中的应用
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作者 麦合木提·巴拉提 《计算机产品与流通》 2025年第2期115-117,共3页
本文设计了一种基于多层次数据分类方法的网络入侵检测方法,旨在提高对各种网络攻击的识别准确性和性能。该方法对原始网络流量数据进行预处理和特征提取,将其转换为数值型和分类型特征,然后构建并训练集成分类器,包括GBDT、KNN和堆叠... 本文设计了一种基于多层次数据分类方法的网络入侵检测方法,旨在提高对各种网络攻击的识别准确性和性能。该方法对原始网络流量数据进行预处理和特征提取,将其转换为数值型和分类型特征,然后构建并训练集成分类器,包括GBDT、KNN和堆叠分类器等多个模型,并通过投票机制对它们的输出进行聚合。此方法能够有效地识别不同类型的网络攻击,具备较高的准确性。基于多层次数据分类方法的网络入侵检测系统在提高网络安全性方面具有重要的应用前景和研究意义。 展开更多
关键词 KNN GBDT 多层次数据分类方法 堆叠分类器
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