软件定义网络中基于改进随机森林算法的入侵检测研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第11期北京时间：
作者：马群, 胡佳卉, 于雅静
摘要：针对软件定义网络中入侵数据流特征差异性较大以及随机森林算法应用于入侵检测的适用性等问题，提出一种基于改进随机森林算法的入侵检测模型，依据Fisher比分析入侵数据特征差异性，按它们所对应的不同取值进行特征分区；引入加权的投票方法，以增加分类性能较好的决策树的权重；以最大信息增益率为标准进行节点分裂；改进网格搜索算法，使其对随机森林参数优化的效果得到进一步提高。通过实验分析，在模型的准确率、F1值、AUC值等评估指标上都有明显提升，验证了改进算法的有效性。
关键词：软件定义网络, 随机森林算法, 入侵检测, Fisher准则, 网格搜索算法
