K-近邻算法在入侵检测系统中的应用研究

摘要：

入侵检测系统(IDS)是用于感知和分类网络中任何异常动作的重要手段.本文分析了IDS在网络安全中的重要性,概述了IDS的分类,分析了K-近邻(KNN)算法在入侵检测系统当中的适用性,并且使用KDD Cup99数据集进行测试实验,通过对朴素贝叶斯、C4.5决策树和KNN的实验结果对比分析发现,KNN算法在入侵检测系统中对攻击行为有更好的检测能力.

关键词：入侵检测系统、网络安全、入侵检测技术、K-近邻

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在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：9-12