基于SDN的智能入侵检测系统模型与算法①

摘要：

基于软件定义网络(SDN)的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型.基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能.本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度.使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性.

关键词：软件定义网络(SDN)、入侵检测系统、机器学习、随机森林

所属期刊栏目：30

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0803702

在线出版日期：2020-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：533-537