基于决策树算法的网络入侵检测研究摘 要 随着现代互联网的快速发展以及规模的不断扩大，网络信息技术已经进入了千家万户。人们在享受网络带来的方便快捷的同时，也不得不面对越来越多的来自网上的恶意入侵。由此可见，人们对于网络信息安全的需求变得越来越迫切。网络入侵会阻碍信息化社会的正常运行，影响社会经济的发展。目前许多国家都投入了大量资金以整治网络安全，但取得的效果并不明显。这不仅仅是因为检测入侵技术的不成熟，更是因为网络入侵的方式正在变的越来越多样化与复杂化。因此，对入侵检测技术进行开发与优化具有重要意义，是急需研究的重要课题。本文共分为五个章节。首先第一章介绍了选题的研究背景与意义，网络入侵检测技术的发展历史与研究现状，然后列出了本文的研究内容与组织结构。其次第二章简单阐述了入侵检测技术和数据挖掘技术的概念，论述了入侵检测系统的通用模型并以数据来源和采用技术为分类标准对入侵检测系统进行了分类，然后对入侵检测的四个工作流程进行了详细叙述。最后详细阐述了决策树构造的过程以及构造规则。之后第三章研究了ID3、C4.5 和 CART 三种经典的决策树算法，给出了他们的原理公式以及分类过程。第四章则以 C4.5 算法为基础进行改进，并设计实验进行改进前后的算法准确率对比，最终实验证明改进的算法能够运行出更准确的分类结果。最后第五章对全文进行总结展望，并提出工作不足之处。在文章末尾致谢导师以及同学在本文完成的过程中给予的宝贵指导意见与建议。关键词：数据挖掘；决策树；网络入侵检测；入侵检测系统；C4.5 算法IAbstractWith the rapid development of modern Internet and the continuous expansion of its scale, network information technology has entered thousands of households. While enjoying the convenience brought by the Internet, people have to face more and more malicious intrusions from the Internet.Thus, people's demand for network information security becomes more and more urgent. Network intrusion will hinder the normal operation of information society and affect the development of social economy. At present, many countries have invested a lot of money to improve network security, but the effect is not obvious. ...
