基于决策树算法的Web网站攻击检测方法

为了更好地识别Web网站攻击,笔者提出一种基于决策树算法的Web网站攻击检测方法.该方法通过决策树归纳算法,训练样本集将网站分为合法网站和Web攻击网站;同时,为了度量Web攻击网站检测指标,更好地寻找一种检测Web网站攻击算法,引入检测时间度量指标.实验结果表明,在不影响用户使用网站的前提下,能够快速识别Web攻击网站.将该方法与贝叶斯算法、朴素贝叶斯算法进行对比,发现在正确率、精确率和召回率3个对比指标下,决策树算法在一定程度上优于其他算法.实验结果表明,该方法对Web攻击网站的检测识别具有很高的效率.