數據挖掘算法在大數據網絡安全防御中的應用研究

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引言

當前網絡攻擊手段持續(xù)演進，新型威脅利用漏洞組合與隱蔽滲透突破傳統(tǒng)防護邊界。靜態(tài)規(guī)則庫與閾值監(jiān)測模式難以適應動態(tài)化攻擊行為，導致誤報漏報率居高不下。海量日志、流量數據蘊含潛在風險特征，但冗余信息干擾加劇檢測難度。數據挖掘算法通過關聯(lián)規(guī)則學習與異常模式提取，可有效識別低信噪比環(huán)境下的攻擊信號。本研究提出改進型隨機森林分類模型，借助果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化節(jié)點分裂策略與特征權重分配，解決原始算法在處理非平衡數據集時的過擬合問題。（剩余4456字）