基于KNN算法的计算机网络入侵数据识别方法

针对传统算法在识别网络入侵数据时,易出现识别正确率、分类正确率偏低的问题,提出基于KNN算法的计算机网络入侵数据识别方法。针对被入侵的计算机网络,以预处理后的网络数据为基础,对其中的异常数据实施分类处理;然后,利用KNN算法分析数据中的离群点,并找到异常数据间的关联信息和分布规律;最后,构建入侵行为识别模型,在网络遭受同类别的网络入侵行为时,可以实现对入侵数据的实时检测。实验结果表明:与传统的识别方法相比,基于KNN算法的识别方法提高了对网络入侵数据的识别准确率。