本文關(guān)鍵詞：惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中的分類優(yōu)化模型仿真

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【摘要】：在分析惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中的分類問題時(shí),由于其具有組織性高,專業(yè)性強(qiáng)的特點(diǎn),使得屬性集之間存在不規(guī)則的關(guān)聯(lián)性。傳統(tǒng)的分類模型在分類過程中,由于忽略了這種關(guān)聯(lián)性對(duì)惡意屬性數(shù)據(jù)劃分造成的干擾,導(dǎo)致無法解決惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估不能準(zhǔn)確分類。提出基于改進(jìn)貝葉斯模型的惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中的分類優(yōu)化模型,分析了樸素貝葉斯分類模型,依據(jù)貝葉斯定理,利用條件獨(dú)立性假設(shè),減少惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中分類計(jì)算的開銷,預(yù)測未知數(shù)據(jù)樣本屬于最高后驗(yàn)概率的類。給出貝葉斯定理變形公式,獲取惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中屬性集的一個(gè)劃分,在屬性間加入能夠減緩樸素貝葉斯的強(qiáng)獨(dú)立性假設(shè)的增強(qiáng)弧,完成DLBAN模型的建立。仿真結(jié)果表明,所提模型具有很高的查全率和查準(zhǔn)率,分類性能優(yōu)越。
【作者單位】： 華北理工大學(xué);
【分類號(hào)】：TP393.08;TP311.56
【正文快照】： 1引言目前,隨著科技的逐漸發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們工作生活的必需品,惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為也不斷地推陳出新,對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全及正常運(yùn)行帶來很大的威脅[1-3]。因此,研究對(duì)惡意網(wǎng)絡(luò)軟件行為評(píng)估中的分類問題具有重要意義,成為相關(guān)學(xué)者研究的重點(diǎn)課題,受到越來越廣泛的關(guān)注[4-6]。在分析惡

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