[发明专利]一种基于随机森林与XGBoost的洪泛攻击检测方法

权利要求书

1.一种基于随机森林与XGBoost的洪泛攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：提取内容中心网络路由器的数据，采集攻击情况以及正常情况下内容中心网络路由器节点相关的信息；将采集到的数据分为训练集以及测试集；

步骤2：采集内容中心网络路由节点的备选特征；计算内容中心网络路由器兴趣包的信息熵；

步骤3：采用随机森林特征选择算法对内容中心网络路由节点的备选特征进行特征的排序筛选，排除内容中心网络中冗余的属性，选择出有效的特征；

步骤4：依照筛选出的特征按照正样本以及负样本的比例对训练集进行数据采集，获得新特征下的训练集和测试集；

步骤5：用新特征下的训练集训练XGBoost模型；模型构建完成后，采用新特征下的测试集验证构建的模型，最终得到有效的XGBoost模型；

步骤6：将测试集中的数据输入到XGBoost模型中，得到检测结果。