用于U2R攻击分类的java改进随机森林算法

Question

我在做网络入侵检测系统的项目。KDD CUP'99数据集是我的输入数据集。我在java代码中使用了weka包。我使用“NETBEANS”来编写java代码。KDD CUP'99数据集中的四种攻击类型，如DOS、PROBE、U2R、R2L&；我负责这项工作。DOS、PROBE&；使用随机森林算法，R2L的分类率非常高。但我想提高U2R攻击的分类率。如何改进随机森林算法？为了提高U2R攻击的分类率。。请给我一些想法

Answer 1

不要使用此数据集。它有缺陷http://www.kdnuggets.com/news/2007/n18/4i.html

As a result, we strongly recommend that

(1) all researchers stop using the KDD Cup '99 dataset,

(2) The KDD Cup and UCI websites include a warning on the KDD Cup '99 dataset webpage informing researchers that there are known problems with the dataset, and

(3) peer reviewers for conferences and journals ding papers (or even outright reject them, as is common in the network security community) with results drawn solely from the KDD Cup '99 dataset.

让我重复一下此数据集不得用于网络入侵检测。它不反映现实，它是模拟的和旧的数据。它看起来不像任何当前的攻击模式

除此之外，这些文件应该是ASCII文本文件。有了好的工具，你不需要提取它，因为它们可以在运行中解压缩（事实上，你的webbrowser可能会在某些Web服务器上使用这种动态压缩）

除了运行时基准测试，不要使用它