公开(公告)号：CN105306439B

公开(公告)日：2019-04-19

申请号：CN201510593980.5

申请日：2015-09-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 郭方方 ,  戴秀豪 ,  王慧强 ,  郝冠楠 ,  吕宏武 ,  林俊宇

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明属于网络异常检测领域，具体是一种基于决策树自修复的特征规则检测方法。本发明包括：根据决策树算法，通过训练集构建一棵决策树；进行异常检测；采取决策树自修复的增枝方法，对每个叶子节点进行增枝；判断误判率是否大于等于β；采取决策树自修复的剪枝方法。本发明提出了一种决策树的增枝的方法，能够将原本停止分枝或剪枝的叶子节点进行分枝操作，利用增枝方法增加了特征规则，从而减小系统漏检率。

公开(公告)号：CN105306439A

公开(公告)日：2016-02-03

申请号：CN201510593980.5

申请日：2015-09-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 郭方方 ,  戴秀豪 ,  王慧强 ,  郝冠楠 ,  吕宏武 ,  林俊宇

IPC: H04L29/06

CPC classification number: H04L63/1425

Abstract: 本发明属于网络异常检测领域，具体是一种基于决策树自修复的特征规则检测方法。本发明包括：根据决策树算法，通过训练集构建一棵决策树；进行异常检测；采取决策树自修复的增枝方法，对每个叶子节点进行增枝；判断误判率是否大于等于β；采取决策树自修复的剪枝方法。本发明提出了一种决策树的增枝的方法，能够将原本停止分枝或剪枝的叶子节点进行分枝操作，利用增枝方法增加了特征规则，从而减小系统漏检率。