关于KDD Cup 99数据集的入侵检测分类方法研究论文

简介：
本文探讨了基于KDD Cup 99数据集的入侵检测分类技术，分析并优化多种机器学习模型在网络安全领域的应用效果。 在网络安全框架内，入侵检测是关键的基准测试之一，并且是保护个人电脑免受各种威胁的基本手段。然而，在入侵检测过程中面临的一个主要问题是大量虚假警报的存在。这一问题促使一些专家探索利用数据挖掘技术来减少错误警报的方法，这涉及到对大数据（例如KDD CUP 99）进行分析的过程。 本段落综述了在处理入侵检测中出现的错误警报时应用的各种数据挖掘分类方法的研究成果。通过测试结果表明，在使用包括KDD CUP 99在内的多种大型数据库的数据挖掘过程中，并没有一种单一的方法能够准确识别所有攻击类别并且完全避免产生误报。多层感知器模型展现了最高的精确度，达到92%；而基于规则的模型则显示了最短的最佳训练时间，仅为4秒。 综上所述，在处理不同类型的网络攻击时，应该采用多种数据挖掘过程来提高准确性并减少错误警报的发生率。