基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法

丁梓轩, 陈国

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (02) : 366 -371.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (02) : 366 -371. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.02.016

基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法

    丁梓轩, 陈国
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摘要

针对内部网络安全威胁节点成因多、特征难捕捉问题,提出一种基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法。以内部网络社区间的状态差异作为指标,计算不同社区类型内节点的边权重,查找与目标值存在关联性的节点。经多次分配提取特征值,将其作为初始值输入XGBoost决策树中,构建威胁性特征目标函数,求解每个节点对应的泰勒系数,实现内部网络安全威胁检测。实验结果表明,所提方法特征提取精准度高,在多种网络攻击条件下均能实现精准检测。

关键词

XGBoost算法 / 安全威胁检测 / 目标函数 / 泰勒系数 / 网络社区

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基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2024, 42(02): 366-371 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.02.016

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