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本发明涉及天牛须结合随机森林的网络入侵检测方法，基于机器学习处理网络入侵监测问题，可以利用更少的时间训练出高准确率的网络入侵监测模型。当有异常流量通过时，检测系统可以通过流量分析发现问题并产生相应信号。相较于粒子群优化随机森林与果蝇优化随机森林算法，本发明可以更为高效地完成模型训练与检测。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201910388320.1
Filing Date： 2019/5/10
Publication Date： 2020/6/12
Pub. No.： CN110138766B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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30 Days PV： 2
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