基于改进贝叶斯算法的入侵检测方法

贝叶斯分类模型是入侵检测中用于攻击类型分类的有力工具。在总结前人成果的基础上,提出了一个改进的贝叶斯模型,对朴素贝叶斯算法进行了改进,降低了朴素贝叶斯算法的强独立性假设,提高了入侵检测的分类精度,并通过试验对算法进行了验证和性能分析。同时,指出了下一步的研究方向。     

基于贝叶斯优化算法的入侵检测技术研究

针对目前的入侵检测技术误警率和漏警率较高,提出了一个优化的贝叶斯算法,通过引入滑动窗口技术改善入侵检测的实时性。该文利用贝叶斯优化算法对对Probe、DoS、U2R、R2L测试集进行实验仿真比较,结果表明：该算法能很好完成入侵检测分类：该算法能提高入侵检测正确率。     

一种网络入侵检测的改进贝叶斯算法

入侵检测技术越来越受到人们的关注。提出了一种用于入侵检测中警报分类的改进自适应贝叶斯算法,该算法减少了入侵检测中的积极错误。通过对标准数据测试集KDD99进行实验,证明了此方法在短应答时间里拥有极高的分类效率,而且只需要极少的计算资源来减少积极错误。     

基于数据挖掘的入侵检测

针对现有入侵检测方法的缺陷，结合异常检测和误用检测，提出了一种用数据挖掘技术构造入侵检测系统的方法，使用该方法构造了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统。实验表明，该系统对已知攻击模式具有很高的检测率，对未知攻击模式也具有一定的检测能力。同时，该系统也具有一定的智能性和自适应性。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

贝叶斯分类在入侵检测中的应用研究

根据分类技术建立入侵检测模型的思路,构造了一个基于贝叶斯分类的入侵检测原型系统。为了解决该方法存在的训练数据集问题,本文改进了现有的贝叶斯分类算法,提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器性能的方法。实验表明,这种方法取得了很好的效果。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究与设计

本文论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了一种用数据挖掘技术构造自适应入侵检测系统的模型。介绍了该系统模型的基本思想,阐述其结构,并介绍了贝叶斯分类算法。实验表明,该系统对已知攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力。     

基于改进贝叶斯算法的信息安全模型

很多网关系统和入侵检测系统被设计来保护信息系统的安全，其中一种安全隐患是现有网关系统的不完备性和入侵检测系统的虚警和漏警。该文总结了前人成果，改进了原有的入侵检测算法，提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性，更有效地保障了信息系统的安全。     

一种基于贝叶斯判决的先进入侵检测模型

One key problem for intrusion detection system is the correctness and efficiency of detection algorithm.This paper presents a revised detection algorithm through the use of Bayes decision. Bayes decision is a random pat-tern classified recognition method of the pattern recognition theory. The algorithm in this paper is designed refer to the lest-risk Bayes decision. Experiments show that this algorithm has better performance. In the paper,we firstly in-troduce the Bayes algorithm and threshold selection algorithm. Then depending on the decision, the detection algo-rithm of intrusion detection system is designed. In the end,the experiment results are provided.     

二值文本分类中基于Bayes推理的特征选择方法

针对二值文本分类算法中的特征选择问题,本文提出了基于贝叶斯推理的评估函数算法来替代常用的、以IG或MI为评估函数的算法;同时,提出了以评估函数值的累计贡献率表示置信度,并以此确定特征选择维度的可量化的方法.对比实验显示,本文提出的新方法具有简便易行、高效实用的优点,此算法不仅对文本分类问题,对其它各类二值分类问题中的特征选择方法研究也都具有很好的参考、借鉴价值.     

基于朴素贝叶斯分类器邮件分类系统的改进

目前朴素贝叶斯分类方法在电子邮件分类起到了良好的效果,但是并不能100％区分垃圾邮件与非垃圾邮件,然而在商业应用中,我们不能遗漏任何一封重要邮件。本文先简单介绍Bayes方法,然后提出一种对目前的Bayes分类方法的改进思想和方法。     

基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型

基于数据挖掘的入侵检测系统由于引入了数据挖掘技术,很好的解决了传统入侵检测系统中自适应性和扩展性的问题。在数据挖掘中．聚类分析和分类分析是重要的技术,该文将这两种技术引入入侵检测模型,提出了一种基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型。     

基于粗集方法入侵检测系统中的安全规则的挖掘

针对入侵检测系统中安全规则提取的困难,该文提出了利用粗集方法从系统日志审计信息中挖掘安全规则,并给出了规则挖掘算法。通过KDD CUP 1999入侵数据测试集中的数据验证了该方法的有效性和可行性,为入侵检测中安全规则的提取提供了一种新方法。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具,然而现在的入侵检测系统内部的知识库中的入侵模式（正常模式和异常模式）往往不能很好地反应入侵行为的特征,所以有时候经常出现漏报或误报的情况,另外,系统提了的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征,针对这一情况,详细讨论了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出了采用数据挖掘技术的入侵检测系统的结构模型。     

基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型

基于数据挖掘的入侵检测系统由于引入了数据挖掘技术,很好的解决了传统入侵检测系统中自适应性和扩展性的问题。在数据挖掘中,聚类分析和分类分析是重要的技术,该文将这两种技术引入入侵检测模型,提出了一种基于聚类的分类分析自适应入侵检测模型。     

WINEPI挖掘算法在入侵检测中的应用

针对入侵检测系统的特点，将序列模式挖掘算法应用于入侵检测系统中。分析了WINEPI算法，并通过一个示例描述了数据挖掘的具体过程，讨论了挖掘结果的解释评估。