本文關(guān)鍵詞：基于IKMNB分類算法在入侵檢測中的應(yīng)用

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【摘要】：針對當(dāng)前入侵檢測中存在檢測率低,誤檢率和漏報率高的問題,提出了一種基于K-means聚類的貝葉斯分類算法(IKMNB)。用改進的K-means聚類算法對原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)進行聚類,然后計算缺失數(shù)據(jù)集中的每條記錄與k個簇中心之間的近似度距離,把記錄歸屬為距離最近的一個簇,使得該記錄的缺失值被相應(yīng)簇中的屬性值填充,最后運用貝葉斯分類算法對處理后的完整數(shù)據(jù)集進行分類。通過仿真實驗驗證了該算法與樸素貝葉斯算法相比提高了檢測率,降低了誤檢率和漏報率。
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測 改進K-means算法 樸素貝葉斯分類算法 檢測率 誤檢率 漏檢率 近似度距離
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51174263) 國家教育部博士點基金資助項目(20124116120004) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點項目(13A510325)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言2010年,英國首相戴維·卡梅倫在《國家安全策略》中將英國面臨的主要威脅按嚴重程度等級劃分為三級,網(wǎng)絡(luò)攻擊位列于第一級,排在英國遭遇外國常規(guī)軍事力量進攻之前;2011年美國五角大樓近期引入一項“新網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略”,依照此戰(zhàn)略,美國將把一切針對美國網(wǎng)絡(luò)入侵行為劃分為幾個

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本文編號：1006554