融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测

徐精诚; 陈学斌; 董燕灵; 杨佳

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融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测

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现有基于机器学习的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法在面对愈发复杂的网络流量、不断升维的数据结构时,检测难度和成本不断上升。针对这些问题,提出一种融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测方法。该方法选用基于基尼系数的平均不纯度算法作为特征选择算法,对DDoS异常流量样本进行降维,以降低训练成本、提高训练精度;同时将特征选择算法嵌入随机森林的单个基学习器,将特征子集搜索范围由全部特征缩小到单个基学习器对应特征,在提高两种算法耦合性的同时提高了模型精度。实验结果表明,融合特征选择的随机森林DDoS攻击检测方法训练所得到的模型,在限制决策树棵数和训练样本数量的前提下,召回率相较于改进前提升21.8个百分点,F1-score值提升12.0个百分点,均优于传统的随机森林检测方案。

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来源
《计算机应用》 |2023年第11期|3497-3503|共7页
作者
徐精诚; 陈学斌; 董燕灵; 杨佳;
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作者单位

华北理工大学理学院;

河北省数据科学与应用重点实验室(华北理工大学);

华北理工大学唐山市数据科学重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
分布式拒绝服务; 特征选择; 基尼系数; 平均不纯度算法; 随机森林算法;

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