[发明专利]一种基于KNN的网络攻击检测属性权重分析方法有效
| 申请号： | 202110419085.7 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113162926B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 张留美;邓茜;王一川 | 申请（专利权）人： | 西安石油大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710000 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于KNN的网络攻击检测属性权重分析方法，过程为：步骤1，下载DDoS数据集，记为样本A；步骤2，对步骤1得到的样本A进行处理，转化为后缀名为.csv格式文件，命名为样本一；步骤3，将步骤2得到的样本一中的标签列进行0，1分类；步骤4，将经步骤3得到的样本二进行预处理，得到样本五；步骤5，将步骤4得到的样本五划分为训练集和测试集，将训练集输入KNN模型进行训练，并调整可调参数，得到训练好的KNN模型，将测试集输入训练好的KNN模型进行测试，查看准确率。本发明方法解决了现有方法数据处理速度慢、得到的信息量少的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 knn 网络 攻击 检测 属性 权重 分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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