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1.
基于免疫的网络入侵检测系统   总被引:2,自引:0,他引:2  
文章提出了一种新的IDS模型-基于免疫的网络入侵检测系统。通过将免疫原理与网络入侵检测系统相结合,使入侵检测系统有更好的适应性、鲁棒性和智能性。同时,通过引入粗糙集的一些理论并将之应用于入侵检测系统的端口约简等方面,进一步优化了系统性能。  相似文献   
2.
一种限定性的双层贝叶斯分类模型   总被引:29,自引:1,他引:28  
朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.  相似文献   
3.
基于Poisson过程和Rough包含的计算免疫模型   总被引:4,自引:1,他引:4  
将随机过程引入计算机免疫的研究中,提出了一种亲折计算免疫模型;分析了访问端口的参数,引入Poisson随机过程,从而将串比较转化为数值计算以解决比较的效率问题,经过随机过程的计算,可以较为精确地确定当前的异常访问模式可能属于哪种类型的入侵模式,从而为下一步入侵模式的匹配大大缩小了搜索范围。提出的免疫模型高检测精度方面还有很大潜力。  相似文献   
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