基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用

发布时间：2017-10-10 13:11

  本文关键词：基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用

  更多相关文章： 入侵检测 改进K-means算法 朴素贝叶斯分类算法 检测率 误检率 漏检率 近似度距离

【摘要】：针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离,把记录归属为距离最近的一个簇,使得该记录的缺失值被相应簇中的属性值填充,最后运用贝叶斯分类算法对处理后的完整数据集进行分类。通过仿真实验验证了该算法与朴素贝叶斯算法相比提高了检测率,降低了误检率和漏报率。
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;吉林大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 入侵检测 改进K-means算法 朴素贝叶斯分类算法 检测率 误检率 漏检率 近似度距离
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51174263) 国家教育部博士点基金资助项目(20124116120004) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A510325)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言2010年,英国首相戴维·卡梅伦在《国家安全策略》中将英国面临的主要威胁按严重程度等级划分为三级,网络攻击位列于第一级,排在英国遭遇外国常规军事力量进攻之前;2011年美国五角大楼近期引入一项“新网络战略”,依照此战略,美国将把一切针对美国网络入侵行为划分为几个

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本文编号：1006554