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基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型
文献摘要：
软件定义网络(SDN)由于只有一个控制点,更容易受到网络攻击,为更好检测和防范网络攻击,提出一种基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型.通过引入类间中心距离,分别计算各类和其它类别的类间中心距离,以此作为判断各个类别分离程度的依据,确定类别的先后分离顺序.通过将多分类任务分解为多个两类分类问题,构造多分类决策树模型.实验结果表明,基于类间中心距离的SDN网络入侵分类检测算法具有良好的检测性能.
文献关键词：
软件定义网络;决策树;机器学习;入侵分类检测;类间距离
中图分类号：
作者姓名：
李道全;杨乾乾;鲁晓夫
作者机构：
青岛理工大学 信息与控制工程学院,山东 青岛 266520
文献出处：
引用格式：
[1]李道全;杨乾乾;鲁晓夫-.基于决策树的SDN网络入侵分类检测模型)[J].计算机工程与设计,2022(08):2146-2152
A类：
入侵分类检测
B类：
SDN,网络入侵,检测模型,软件定义网络,控制点,网络攻击,中心距,多分类,分类任务,任务分解,分类问题,分类决策树,决策树模型,检测算法,检测性能,类间距离
AB值：
0.256211
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