ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】为了解决传统入侵检测系统在检测效率、可解释性和适应性方面的不足，本文提出了一种基于决策树算法的入侵检测优化方法。 通过特征选择、决策树构建与剪枝优化三个核心步骤，构建出高效且可解释的检测模型。 实验结果表明：该模型在 ＮＳＬ⁃ＫＤＤ 数据集上的检测准确率为 ９５％ ～ ９７％，精确率为 ９３％ ～ ９６％，召回率为 ８８％ ～ ９２％，误报率降低至 １％ ～ ３％，且模型可解释性极强、决策过程可视化，显著优于传统基于规则的检测方法，与其他算法相比也具有明显优势。
