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评估基于机器学习的异常检测在不同数据完整性的数据集上的表现：案例研究
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
网络安全是数字时代的重要挑战之一。本研究解决了网络流量数据完整性问题，并引入了改进的数据集。通过对比不同数据集在分类环境下的表现，发现RF算法具有鲁棒性和高性能。研究强调了数据集生成的改进和方法论严谨的重要性。随着网络威胁的演变，侦测和分析威胁的工具和技术也必须演进。
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关键要点
- 网络安全是数字时代的重要挑战之一。
- 本研究解决了网络流量数据集中数据完整性的问题。
- 引入了两个经过改进的数据集，采用 NFStream 进行方法论检查和标记。
- 对比了原始 CICIDS-2017 数据集和改进后的 WTMC-2021、CRiSIS-2022 数据集的表现。
- Random Forest 算法在二元和多类别分类环境下表现出卓越的鲁棒性和高性能。
- 研究强调了数据集生成的持续改进和方法论严谨的重要性。
- 随着网络威胁的演变，侦测和分析威胁的工具和技术也必须演进。
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