基于改进决策树算法的DNS流量异常动态检测

针对网络遭受攻击时引发的DNS流量异常现象,提出基于改进决策树算法的网络DNS流量异常动态检测方法。通过改进的邻域粗糙集算法选择网络DNS流量异常特征,依据所选择异常特征构建异常特征样本集,利用C4.5决策树算法分类异常特征样本,检测DNS异常流量,通过引入平衡变量改进决策树算法,将信息增益率作为网络DNS正常流量与异常流量的分割属性,增强网络DNS流量异常动态检测能力。实验结果表明:该方法能够有效选择网络DNS流量异常特征,且检测结果的平均异常比与实际异常比十分接近;当网络DNS流量异常密度较高时,该方法的检测率也保持在较高水平,同时对网络时延下的流量异常变化检测十分精准。