关于KDD CUP 99数据集的入侵检测分类算法研究论文

简介：
本文针对KDD CUP 99数据集进行了深入分析，并提出了一种高效的入侵检测分类算法，旨在提升网络安全防护能力。 在网络安全框架内，入侵检测是一项基础测试，并且是保护个人电脑免受多种威胁的基本手段之一。然而，在入侵检测过程中遇到的一个主要问题是大量的误报警讯。这个问题促使一些专家探索利用数据挖掘技术来减少错误报警的方案，尤其是在处理大规模数据分析（如KDD CUP 99）时考虑这一方法的应用。 本段落综述了在解决入侵检测中虚假警报问题上采用的数据挖掘分类法的各种尝试和实践。通过测试结果表明，在针对KDD CUP 99数据集进行分析的过程中，没有单一的方法能够准确识别所有类型的攻击同时又完全避免误报警情的发生。其中，多层感知器模型展现了最高的准确性，达到92%；而在基于规则的系统中，则实现了最短的训练时间仅为4秒。 综上所述，在面对多种网络攻击时应当采用不同的程序和技术组合以期获得最佳效果。