基于RWO-ADASYN过采样的随机森林入侵检测研究

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摘 要：在海量网络数据且数据不平衡的环境下，为了解决传统入侵检测方法检测性能较差的问题，提出了一种重加权优化自适应合成（reweighted optimized adaptive synthetic，RWO-ADASYN）采样算法与随机森林分类器结合的入侵检测模型。该模型使用RWO-ADASYN算法对UNSW-NB15数据集进行过采样处理，在随机森林分类器中将处理得到的平衡数据集进行训练和入侵检测。（剩余10140字）

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