| 基于完全无向图的贝叶斯分类器在入侵检测中的应用 |
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| 引用本文： | 焦从信,王崇骏,陈世福.基于完全无向图的贝叶斯分类器在入侵检测中的应用[J].计算机科学,2008,35(9):83-86. |
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| 作者姓名： | 焦从信 王崇骏 陈世福 |
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| 作者单位： | 1. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093
2. 南京大学计算机科学与技术系,南京,210003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，江苏省自然科学基金，江苏省高新技术计划 |
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| 摘 要： | 朴素贝叶斯分类器由于其强独立性假设,并不考虑属性之间的相互关系,而入侵检测的数据集不能很好地满足这一条件假设.为此,提出了一种基于有向完全图的贝叶斯分类器,将属性之间的关系加入到分类器的构造中,降低了朴素贝叶斯分类器的强独立性假设,并将其应用于入侵检测中.在MIT入侵检测数据集的实验表明,该算法能提高入侵检测的准确率,其效果很好.
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| 关 键 词： | 贝叶斯算法 分类器 入侵检测模型 |
Complete Undirected Graph Augmented Bayes Classifier and its Application in Intrusion Detection System |
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| JIAO Cong-xin,WANG Chong-jun,CHEN Shi-fu.Complete Undirected Graph Augmented Bayes Classifier and its Application in Intrusion Detection System[J].Computer Science,2008,35(9):83-86. |
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| Authors: | JIAO Cong-xin WANG Chong-jun CHEN Shi-fu |
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| Affiliation: | JIAO Cong-xin WANG Chong-jun CHEN Shi-fu(National Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University,Nanjing 210093,China)(Department of Computer Science , Technology,China) |
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| Abstract: | The strong independence assumption made by the naive Bayes classifier supposes that every attribute is independent from the rest of the attributes given the state of the class variable. This assumption rarely holds true in the intrusion detection datasets |
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| Keywords: | Bayes Classifier Intrusion detection model |
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