入侵检测技术的matlab代码

以下是一些基于机器学习算法的入侵检测技术的 MATLAB 代码：

1. KNN 算法：

% 导入攻击数据和正常数据
attackData = importdata('attackData.txt');
normalData = importdata('normalData.txt');

% 合并数据
data = [normalData;attackData];

% 标签
label = zeros(size(data,1),1);
label(1:size(normalData,1)) = 1;

% 使用KNN算法进行分类
Mdl = fitcknn(data,label,'NumNeighbors',5);

% 测试数据
testData = importdata('testData.txt');
[label,score,cost] = predict(Mdl,testData);

2. SVM 算法：

% 导入攻击数据和正常数据
attackData = importdata('attackData.txt');
normalData = importdata('normalData.txt');

% 合并数据
data = [normalData;attackData];

% 标签
label = zeros(size(data,1),1);
label(1:size(normalData,1)) = 1;

% 使用SVM算法进行分类
Mdl = fitcsvm(data,label,'KernelFunction','rbf','Standardize',true);

% 测试数据
testData = importdata('testData.txt');
[label,score] = predict(Mdl,testData);

3. 随机森林算法：

% 导入攻击数据和正常数据
attackData = importdata('attackData.txt');
normalData = importdata('normalData.txt');

% 合并数据
data = [normalData;attackData];

% 标签
label = zeros(size(data,1),1);
label(1:size(normalData,1)) = 1;

% 使用随机森林算法进行分类
Mdl = TreeBagger(50,data,label);

% 测试数据
testData = importdata('testData.txt');
[label,score] = predict(Mdl,testData);