决策树算法在入侵检测系统中的应用研究

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。

关键词

决策树算法 / 入侵检测系统 / 网络安全