文档介绍：辽宁大学学报 JOURNAL OF LIAONING UNIVERSITY
自然科学版
Natural Sciences Edition
第 卷 第 期 年 Vol. No.
48 1 2021 48 1 2021
Web 用户异常行为检测的优化研究
王青松，李 菲
辽宁大学 信息学院 辽宁 沈阳
( ， 110036)
摘 要： 为了优化对于 Web 日志记录的用户异常行为的检测能力 提出一种基于决策树算法的 Web 用户异
，
常行为检测算法. 从给定已有标签的数据集中 根据 Relief-F 算法来度量特征 引进混淆矩阵的概念选择合适
， ，
的阈值 ε 选取比阈值大的统计量分量 其所对应的的特征组成用来训练学****器的特征集. 将划分后的相关特
， ，
征集利用 C . 算法构建模型 形成一种新的 Web 用户异常行为检测算法 F C . 算法. UNSW-NB 数据
4 5 ， 4 5 15
集的实验表明 相比传统的几种数据分析算法 F C . 算法分类效果最优 在 KDD CUP 数据集上验证
， ， 4 5 ， 1999
了 F C . 算法降低了 C . 算法在构造树的复杂度 在 Web 用户异常行为检测中具有更高效的性能.
4 5 4 5 ，
关键词： 异常行