基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法

丁梓轩, 陈国

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (02) : 366-371. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.02.016

基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法

  • 丁梓轩, 陈国
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摘要

针对内部网络安全威胁节点成因多、特征难捕捉问题,提出一种基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法。以内部网络社区间的状态差异作为指标,计算不同社区类型内节点的边权重,查找与目标值存在关联性的节点。经多次分配提取特征值,将其作为初始值输入XGBoost决策树中,构建威胁性特征目标函数,求解每个节点对应的泰勒系数,实现内部网络安全威胁检测。实验结果表明,所提方法特征提取精准度高,在多种网络攻击条件下均能实现精准检测。

关键词

XGBoost算法 / 安全威胁检测 / 目标函数 / 泰勒系数 / 网络社区

中图分类号

TP393.08

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丁梓轩, 陈国. 基于XGBoost算法的内部网络安全威胁检测方法. 吉林大学学报(信息科学版). 2024, 42(02): 366-371 https://doi.org/10.19292/j.cnki.jdxxp.2024.02.016

基金

江苏省妇幼保健协会科研课题基金资助项目(FYX202201)

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