基于决策树算法分析恶意网络攻击和入侵  

作　　者：葛青林[1] 王莹莹[2] 李静[1] 

机构地区：[1]海军蚌埠士官学校电子对抗教研室,安徽蚌埠233012 [2]海军蚌埠士官学校计算机教研室,安徽蚌埠233012

出　　处：《信息网络安全》2010年第3期51-53,共3页Netinfo Security

摘　　要：流量分类和识别是网络流量监测活动的重要组成部分。本文指出了传统流量分类方法的不足,分析了基于机器学习的流量分类和应用识别过程,并将决策树分类算法应用到流量分类中。实验结果表明,在保证较高准确率的同时,基于决策树算法的流量分类和识别应用还具有建模速度快,适合于在线流量分类的特点。

关 键 词：流量分类 决策树算法 C4.5 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]