20、网络安全与电力负荷预测：机器学习与深度学习的应用分析

网络安全与电力负荷预测：机器学习与深度学习的应用分析

1. 异常检测系统的性能分析

在网络安全领域，异常检测系统（IDS）的性能评估至关重要。研究聚焦于使用KDD99 - Cup数据集评估神经网络和支持向量机的性能，旨在检测和识别构成攻击的行为。

为了评估IDS，需考虑低误报率（LFAR）和高检测率（HDR），因此对准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 - score）进行评估。
- 准确率 ：指测量值与真实值的接近程度，计算公式为：$ACC = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$。其中，TP是真阳性，TN是真阴性，FP是假阳性，FN是假阴性。
- F1分数 ：最高的F1值表示完美的召回率和精确率，最低值表示没有召回率或精确率，计算公式为：$F1 = \frac{2TP}{2TP + FP + FN}$。
- 召回率 ：也称为真阳性率或灵敏度，范围从0.0到1.0，计算公式为：$TPR = \frac{TP}{TP + FN}$。
- 精确率 ：预测为阳性的比例，范围从0.0到1.0，计算公式为：$PPV = \frac{TP}{TP + FP}$。

模型	准确率	精确率	召回率	F1分数