攻击方法分类是安全研究的重要课题,它对于漏洞的定性和数据挖掘分析具有重要意义。系统安全漏洞分类法主要有两种:RISOS分类法和Aslam分类法。此外,针对TCP/IP协议族的攻击也存在多种分类方法。
网络攻击分类方法
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2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间,体现算法效率。
3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间,影响模型实际应用效率。
4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力,体现模型稳定性。
5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力,决定模型适用范围。
6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度,影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。
7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度,影响模型的效率和可解释性。
8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度,影响模型的效率和可解释性。
9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度,影响模型的可解释性和可应用性。
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