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| 基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究 | |
| 引用本文： | 郭红艳,曲豪.基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究[J].福建电脑,2014(9):13-15. |
| 作者姓名： | 郭红艳 曲豪 |
| 作者单位： | 河南广播电视大学 河南 郑州 450046 |
| 基金项目： | 2014年河南省教育厅科学技术研究重点项目，2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目，2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目 |
| 摘 要： | 不同的入侵检测系统,使用不同的数据属性。朴素贝叶斯(Naive Bayes简称NB)分类器由于其强独立性假设,并未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条件假设,本文引入隐藏贝叶斯网络分类器,并将其应用于入侵检测中。该模型为每一个属性创建一个隐藏的父属性,它能影响到分类器的其它属性。实验表明,该算法可以优化朴素贝叶斯模型,能提高入侵检测系统的整体性能,效果更好。 |
| 关 键 词： | 隐藏贝叶斯网络 入侵检测 分类器 |
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