| 用于入侵检测的基于粗糙集的贝叶斯分类器 |
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| 引用本文： | 翟素兰,郑诚. 用于入侵检测的基于粗糙集的贝叶斯分类器[J]. 微机发展, 2006, 16(1): 226-227 |
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| 作者姓名： | 翟素兰 郑诚 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算机科学与技术学院 安徽合肥230039 |
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| 基金项目： | 安徽省教育厅自然基金资助项目(2002kj009) |
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| 摘 要： | 网络安全的问题日趋严重,入侵检测的研究是当今的研究热点。将数据挖掘和机器学习技术用于入侵检测是一个可行的方法。有很多算法用于入侵检测中,但有的是正确率比较低,也有的是学习或分类时间长,这些都限制了入侵检测系统在实际中的应用。文中提出了将粗糙集用于网络侦听的海量数据的属性约简,而后提出使用朴素贝叶斯进行分类预测。该方法的准确率高,而且时间性能好,适用于网络入侵检测的要求。
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| 关 键 词： | 入侵检测 朴素贝叶斯 粗糙集 属性约简 |
| 文章编号： | 1005-3751(2006)01-0226-02 |
| 修稿时间： | 2005-04-15 |
Bayes Classifier Based on Rough Set Used in Intrusion Detection |
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| ZHAI Su-lan,ZHENG Cheng. Bayes Classifier Based on Rough Set Used in Intrusion Detection[J]. Microcomputer Development, 2006, 16(1): 226-227 |
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| Authors: | ZHAI Su-lan ZHENG Cheng |
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| Abstract: | The technology of data minging and machinelearning has been usedinintrusion detection.The algorithmusedinIDS needsthatthe accurate rate is high and the ti me of learning or classifyingis short.Yet,lots of algorithms used in IDS cannot meet the needs whichli mit the use of IDSin pratice.Inthe paper,the naive bayes classifier based rough set reductionis proposedto usein IDS.The structureof naive bayes is si mple,andlearningcorrct efficiency andti me efficiencyis perfect.But it needstheindependence of feature,whichcan beachieved by reduction based on rough set.It is fit for intrusion detection. |
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| Keywords: | intrusion detection system naive bayes rough set feature reduction |
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