基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

闫海涛; 张之义; 朱晓明; 王鹏

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基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

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网络入侵检测系统(NIDS)是检测网络攻击和维护网络安全的关键技术之一,是网络安全领域中的重要研究方向;近年来,研究者利用机器学习算法来完成入侵检测任务并取得了很好的成果,但检测效率和精确率有待进一步提升;在对鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的特点进行实验和对比分析的基础上,提出了WOA-XGBoost模型,首先构建基于XGBoost的分类模型,然后利用WOA算法自适应搜索XGBoost的最优参数,最后基于NSL-KDD数据集评估所提出WOA-XGBoost模型的性能;实验结果表明,该模型在分类精确率、准确率、召回率和AP指标方面均优于其他模型如XGBoost、随机森林、Adaboost和LightGBM;该工作也为群体智能优化算法在网络入侵检测中的应用提供了依据。

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来源
《计算机测量与控制》 |2023年第3期|127-133|共7页
作者
闫海涛; 张之义; 朱晓明; 王鹏;
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作者单位

中国电子科技集团公司第54研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络安全; 入侵检测; 异常行为检测; WOA-XGBoost; 集成学习;

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