基于集成學(xué)習(xí)算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型研究

摘要：鑒于網(wǎng)絡(luò)威脅的復(fù)雜性，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法需不斷升級以提高識別率和攔截率。文章基于集成學(xué)習(xí)算法，結(jié)合多種機器學(xué)習(xí)模型的優(yōu)點，提出一種新型網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。該模型集成各種基礎(chǔ)算法，如決策樹、K近鄰（KNN） 、多層感知器（MLP） 和樸素貝葉斯，綜合各個算法在測評指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確率、召回率、混淆矩陣、F1值中體現(xiàn)出的優(yōu)勢，采用分層方法克服單個模型的缺點，同時采用交叉驗證法確保模型的可靠性及擴展性。（剩余5922字）