21、KDD-99数据集的实验结果

KDD-99数据集的实验结果

1. 引言

KDD-99数据集是入侵检测领域常用的一个基准数据集，用于评估不同算法在检测网络攻击方面的性能。本篇文章将详细展示和讨论使用KDD-99数据集进行实验后得到的结果。我们将重点关注多准则二次规划方法（MCQP）在KDD-99数据集上的表现，并通过集成分析进一步提升捕获率。此外，还将对比不同模型之间的性能差异，并分析结果的意义。

2. 实验设计

2.1 数据集概述

KDD-99数据集由正常流量和多种类型的攻击流量组成，包括拒绝服务攻击（DoS）、远程到本地攻击（R2L）、用户到根攻击（U2R）和探测攻击（Probe）。为了确保实验的有效性，我们使用了以下数据集：

• 训练集：2000条正常数据 + 2000条拒绝服务攻击（DoS）数据
• 测试集：正常数据集（812813条记录）和拒绝服务攻击（DoS）数据集（247267条记录）

2.2 方法概述

我们采用了多准则二次规划方法（MCQP）来进行入侵检测。MCQP是一种优化方法，旨在通过多个标准找到最优解。具体步骤如下：

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