傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)、檢測(cè)率低,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全受到嚴(yán)重威脅,因此基于貝葉斯分類(lèi)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)方法進(jìn)行研究。首先設(shè)計(jì)用戶(hù)行為日志采集系統(tǒng),通過(guò)采集節(jié)點(diǎn)模塊、數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)模塊對(duì)用戶(hù)行為日志數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,其次通過(guò)消除冗余數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)規(guī)范化等環(huán)節(jié)預(yù)處理采集到的數(shù)據(jù)。針對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù),構(gòu)建基于樸素貝葉斯分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)模型,基于不同的屬性集構(gòu)建非網(wǎng)絡(luò)入侵與網(wǎng)絡(luò)入侵分類(lèi)規(guī)則,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度在97%以上,檢測(cè)過(guò)程花費(fèi)時(shí)間與對(duì)比方法相比降低4 s以上。 

【文章來(lái)源】：微型電腦應(yīng)用. 2020,36(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

用戶(hù)行為日志采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框架

針對(duì)預(yù)處理后的用戶(hù)行為日志數(shù)據(jù)以WenkeLee入侵檢測(cè)理論為基礎(chǔ)[11],構(gòu)建基于樸素貝葉斯分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)入侵行為檢測(cè)模型(以下簡(jiǎn)稱(chēng)為樸素貝葉斯分類(lèi)檢測(cè)模型),模型結(jié)果如圖2所示。樸素貝葉斯分類(lèi)檢測(cè)模型構(gòu)建過(guò)程如下:利用n維特征向量描述用戶(hù)行為日志數(shù)據(jù),訓(xùn)練樣本的類(lèi)標(biāo)識(shí)可固定模型結(jié)構(gòu),即類(lèi)節(jié)點(diǎn)。各訓(xùn)練樣本內(nèi)包含的全部特征屬性均為存在于根節(jié)點(diǎn)內(nèi)、具有獨(dú)立性的子節(jié)點(diǎn)[12],基于此當(dāng)確定貝葉斯分類(lèi)模型結(jié)構(gòu)后,基于訓(xùn)練樣本A節(jié)點(diǎn)的概率即可確定模型參數(shù)。

各測(cè)試集檢測(cè)過(guò)程中花費(fèi)的時(shí)間,如圖3所示。分析圖3能夠得到,采用本文方法檢測(cè)三個(gè)測(cè)試集花費(fèi)的平均時(shí)間均控制在11 s左右,與兩種對(duì)比方法相比降低4 s以上,由此可知本文方法具有較高的檢測(cè)效率。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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