基于混合特征选择的集成决策树入侵检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN115270112A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210699984.1

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明提出一种基于混合特征选择的集成决策树入侵检测系统及检测方法,涉及入侵检测的技术领域,入侵检测系统包括电网信息数据库、数据聚类模块以及数据分析模块,电网信息数据库存储入侵数据包,数据聚类模块调用电网信息数据库的入侵数据并进行类别标注预处理,增强了数据的确定性,数据聚类模块将类别标注预处理后的数据送至数据分析模块进行入侵检测分析,通过少数类样本合成技术进行平滑处理,从而降低数据的不平衡性,使后期的入侵检测更为准确,通过混合式特征选择方法对数据进行特征筛选,删除了数据中的冗余的特征以及提升了后续学习的效率,最后通过对决策树进行集成学习,有效避免了决策树算法的不稳定性,提升了入侵检测的准确性。

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