[1]吴楠 宋方敏.用C4．5算法对局域网数据报进行行为分类[J].计算机技术与发展,2006,(07):1-3.
　WU Nan,SONG Fang-min.Classify Datagram on LANs by Using C4.5 Classification Algorithm[J].,2006,(07):1-3.
点击复制

用C4．5算法对局域网数据报进行行为分类()

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年07期
页码:
1-3
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Classify Datagram on LANs by Using C4.5 Classification Algorithm
文章编号:
1673-629X（2006）07-0001-03
作者:
吴楠 宋方敏
南京大学软件新技术国家重点实验室
Author(s):
WU Nan;  SONG Fang-min
State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University
关键词:
C4．5算法; 数据挖掘; 局域网数据报; 网络入侵检测; 分类; 决策树
Keywords:
C4. 5 algorithm; data mining;  LAN datagram; network intrusion detect;  classification;  decision tree
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
局域网传输的数据报中携带大量与数据包相关的信息．这些信息在一定意义上反映了数据报的行为。对数据报行为进行分类可为局域网上的网络入侵检测提供重要依据。文中提出使用C4．5决策树分类算法对局域网数据报进行行为分类，并与以往常用的几种分类算法进行了比较。实验表明，C4．5算法对于该问题无论在分类效率还是在分类正确性方面均有很大的优势
Abstract:
A mass of package - related information is carried by datagrana on LANs （ local area networks）. This information reflects the action and behavior of the datagram. Classify the datagram on LANs can provide some evidences of NID （network intru.sion detect）. A decision tree - based classification algorithm by using CA. 5 algorithm is introduced in this paper. Compared with other classification algorithms that usually used, this method shows distinctly advantages in both efficiency and precision in classifying datagram on LANs

相似文献/References:

[1]项响琴 汪彩梅.基于聚类高维空间算法的离群数据挖掘技术研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):120.
　XIANG Xiang-qin,WANG Cai-mei.Study of Outlier Data Mining Based on CLIQUE Algorithm[J].,2010,(07):120.
[2]吉同路 柏永飞 王立松.住宅与房地产电子政务中数据挖掘的应用研究[J].计算机技术与发展,2010,(01):235.
　JI Tong-lu,BAI Yong-fei,WANG Li-song.Study and Application of Data Mining in E-government of House and Real Estate Industry[J].,2010,(07):235.
[3]杨静 张楠男 李建 刘延明 梁美红.决策树算法的研究与应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):114.
　YANG Jing,ZHANG Nan-nan,LI Jian,et al.Research and Application of Decision Tree Algorithm[J].,2010,(07):114.
[4]赵裕啸 倪志伟 王园园 伍章俊.SQL Server 2005数据挖掘技术在证券客户忠诚度的应用[J].计算机技术与发展,2010,(02):229.
　ZHAO Yu-xiao,NI Zhi-wei,WANG Yuan-yuan,et al.Application of Data Mining Technology of SQL Server 2005 in Customer Loyalty Model in Securities Industry[J].,2010,(07):229.
[5]李雷 丁亚丽 罗红旗.基于规则约束制导的入侵检测研究[J].计算机技术与发展,2010,(03):143.
　LI Lei,DING Ya-li,LUO Hong-qi.Intrusion Detection Technology Research Based on Homing - Constraint Rule[J].,2010,(07):143.
[6]张笑达 徐立臻.一种改进的基于矩阵的频繁项集挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):93.
　ZHANG Xiao-da,XU Li-zhen.An Advanced Frequent Itemsets Mining Algorithm Based on Matrix[J].,2010,(07):93.
[7]王爱平 王占凤 陶嗣干 燕飞飞.数据挖掘中常用关联规则挖掘算法[J].计算机技术与发展,2010,(04):105.
　WANG Ai-ping,WANG Zhan-feng,TAO Si-gan,et al.Common Algorithms of Association Rules Mining in Data Mining[J].,2010,(07):105.
[8]张广路 雷景生 吴兴惠.一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）[J].计算机技术与发展,2010,(06):84.
　ZHANG Guang-lu,LEI Jing-sheng,WU Xing-hui.An Improved Apriori Algorithm for Mining Association Rules[J].,2010,(07):84.
[9]吴楠 胡学钢.基于聚类分区的序列模式挖掘算法研究[J].计算机技术与发展,2010,(06):109.
　WU Nan,HU Xue-gang.Research on Clustering Partition-Based Approach of Sequential Pattern Mining[J].,2010,(07):109.
[10]吴青 傅秀芬.水平分布数据库的正负关联规则挖掘[J].计算机技术与发展,2010,(06):113.
　WU Qing,FU Xiu-fen.Positive and Negative Association Rules Mining on Horizontally Partitioned Database[J].,2010,(07):113.
[11]孙媛,黄刚. 基于Hadoop平台的C4.5算法的分析与研究[J].计算机技术与发展,2014,24(11):83.
　SUN Yuan,HUANG Gang. Analysis and Study of C4 . 5 Algorithm Based on Hadoop Platform[J].,2014,24(07):83.

备注/Memo

备注/Memo:
吴楠（1981-），男，山东济南人，硕士研究生，研究领域为软件新技术与软件方法学、信息检索与获取等宋方敏，教授，博士生导师，研究方向为理论计算机科学
更新日期/Last Update: 1900-01-01