一种基于KNN离群点检测算法的网络入侵检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于KNN离群点检测算法的网络入侵检测方法及系统，该方法包括以下步骤，训练阶段：采集网络流量数据集，并将数据集进行预处理，得到第一层网络疑似入侵数据集；采用遗传算法对第一层网络疑似入侵数据特征进行寻优，得到第二层疑似入侵数据集；将事先分好类别的训练数据集分别使用KNN离群点检测算法优化，得到若干个新数据集；采用果蝇算法优化随机森林算法，并使用若干个新数据集分别对随机森林进行训练，得到训练模块；测试阶段：采用第二层疑似入侵数据集对训练模型进行分类。该方法从检测正确率，误报率，漏报率三个方面进行比较，对于传统的方法来说，有了更好的检测效果和正确性。