基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型

发布时间：2017-11-10 16:09

  本文关键词：基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型

  更多相关文章： 入侵检测 粗糙集理论 加权朴素贝叶斯 粒子群优化算法

【摘要】：针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属性权值的最优解,用获得的最优解构造贝叶斯分类器完成检测。其中,改进的粒子群是采用权衡因子方法更新其速度和位置公式,避免产生局部最优。两种算法的结合,既能解决传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题,同时也可以优化特征项间的强独立性问题。通过实验证实了该模型的实效性,提高了检测率。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言年提出的,他们将相关性分组挖掘和复杂数据类型挖掘入侵检测作为动态安全技术中最核心的技术之一,应用到入侵检测中,构建了第一个基于数据挖掘的入侵能够实时并全面地监控主机、网络和应用程序的运行状检测系统。之后很多学者对数据挖掘在入侵检测中的态,主动对入侵行为

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本文编号：1167351