本文選題：樸素貝葉斯 + 入侵檢測(cè)系統(tǒng)　； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年04期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)連通性的不斷增強(qiáng)以及網(wǎng)絡(luò)流量的日益增大,最近頻繁發(fā)生的入侵事件再度凸顯了入侵檢測(cè)系統(tǒng)的重要性。針對(duì)樸素貝葉斯算法的缺陷,提出了一種改進(jìn)后的樸素貝葉斯算法。該算法在原有的樸素貝葉斯模型基礎(chǔ)上巧妙地引入屬性加值算法,通過對(duì)分類參數(shù)的調(diào)控來實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)化分類數(shù)據(jù)復(fù)雜度的作用,并以計(jì)算出的最佳參數(shù)值來優(yōu)化分類精確度。最后結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,在入侵檢測(cè)框架中引入改進(jìn)算法能夠大幅度地降低入侵檢測(cè)系統(tǒng)的誤警率,從而提高系統(tǒng)的檢測(cè)效率,減少網(wǎng)絡(luò)攻擊所帶來的經(jīng)濟(jì)損失。
[Abstract]:With the increasing of Internet connectivity and network traffic, the importance of intrusion detection system (IDS) has been highlighted by the frequent intrusion events recently.Aiming at the defects of naive Bayes algorithm, an improved naive Bayesian algorithm is proposed.On the basis of the original naive Bayesian model, the algorithm skillfully introduces the attribute addition algorithm, which simplifies the complexity of the classification data by regulating the classification parameters, and optimizes the classification accuracy with the calculated optimal parameter values.Finally, combined with the experimental results, it is proved that the improved algorithm can greatly reduce the false alarm rate of the intrusion detection system, thus improve the detection efficiency of the system and reduce the economic losses caused by the network attack.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51174263) 教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目(20124116120004) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(13A510325)資助
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1764177