本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯樹和集成學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)

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【摘要】：為解決入侵檢測(cè)中樸素貝葉斯算法的高數(shù)據(jù)內(nèi)部依賴性和決策樹容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)"破碎"的問題,本文結(jié)合決策樹分段的優(yōu)點(diǎn)和樸素貝葉斯多證據(jù)融合的優(yōu)點(diǎn),建立了基于貝葉斯樹算法的進(jìn)程服務(wù)預(yù)測(cè)模型,并將bagging集成學(xué)習(xí)法用于改進(jìn)貝葉斯樹.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型能有效檢測(cè)主機(jī)異常,且算法的時(shí)間復(fù)雜度相對(duì)較低,適合在線檢測(cè).
【作者單位】： 武警工程大學(xué)電子技術(shù)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272492)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著主機(jī)異常檢測(cè)研究的發(fā)展,研究人員提出了很多異常建模的方法,定長(zhǎng)序列研究是比較常用的一種方法.Chandola等[1]研究了離散序列在異常檢測(cè)建模方面的應(yīng)用,Mohammad等[2]用數(shù)據(jù)挖掘的方法建立異常檢測(cè)模型,Mithas等[3]通過計(jì)算序列在異�；蛘�(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻繁度來建

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本文編號(hào)：1165081