基于主成分分析和随机森林的DDoS攻击检测模型研究

摘要

提出基于主成分分析(PCA)和随机森林(Random Forest)的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测模型PCA-RF。对数据进行预处理操作后进行PCA降维,以保留数据的最大特征分量,然后将降维处理的数据放入随机森林模型进行训练得到分类结果。与其他5类机器学习算法对比的结果显示,所提出的PCA-RF算法的识别准确率达到了99.92%,训练时间在对比实验中也是最短的。