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數(shù)據(jù)挖掘算法在大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全防御中的應(yīng)用研究

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引言

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)攻擊手段持續(xù)演進(jìn),新型威脅利用漏洞組合與隱蔽滲透突破傳統(tǒng)防護(hù)邊界。靜態(tài)規(guī)則庫與閾值監(jiān)測模式難以適應(yīng)動態(tài)化攻擊行為,導(dǎo)致誤報漏報率居高不下。海量日志、流量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含潛在風(fēng)險特征,但冗余信息干擾加劇檢測難度。數(shù)據(jù)挖掘算法通過關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)與異常模式提取,可有效識別低信噪比環(huán)境下的攻擊信號。本研究提出改進(jìn)型隨機(jī)森林分類模型,借助果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化節(jié)點分裂策略與特征權(quán)重分配,解決原始算法在處理非平衡數(shù)據(jù)集時的過擬合問題。(剩余4456字)

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