公开(公告)号：CN110138766A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910388320.1

申请日：2019-05-10

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  张合胜 ,  林为伟

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及天牛须结合随机森林的网络入侵检测方法，基于机器学习处理网络入侵监测问题，可以利用更少的时间训练出高准确率的网络入侵监测模型。当有异常流量通过时，检测系统可以通过流量分析发现问题并产生相应信号。相较于粒子群优化随机森林与果蝇优化随机森林算法，本发明可以更为高效地完成模型训练与检测。

公开(公告)号：CN110138766B

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN201910388320.1

申请日：2019-05-10

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  张合胜 ,  林为伟

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及天牛须结合随机森林的网络入侵检测方法，基于机器学习处理网络入侵监测问题，可以利用更少的时间训练出高准确率的网络入侵监测模型。当有异常流量通过时，检测系统可以通过流量分析发现问题并产生相应信号。相较于粒子群优化随机森林与果蝇优化随机森林算法，本发明可以更为高效地完成模型训练与检测。