基于贝叶斯逐步判别法的入侵检测模型研究

发布时间：2018-01-28 11:13

  本文关键词： 贝叶斯判别法 逐步判别法 入侵检测　出处：《数学的实践与认识》2013年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于贝叶斯逐步判别法构建入侵检测模型,将入侵检测转化为一个分类判别问题,基于步进式引入的方法淘汰冗余的特征变量,能够在保障判别效果的前提下有效降低原分类判别函数的计算复杂度.使用KDD CUP99数据中10%数据集作为实验数据,以常见的拒绝服务攻击(DoS攻击)为例创建具体的模型实例,实验结果表明,模型对于样本内连接记录的回代判对率和样本外连接记录的检测正确率均较高.
[Abstract]:The intrusion detection model is constructed based on Bayesian stepwise discriminant method, and the intrusion detection is transformed into a classification problem. The redundant feature variables are eliminated based on the step by step method. It can effectively reduce the computational complexity of the original classification discriminant function on the premise of ensuring the discriminant effect. 10% data sets in KDD CUP99 data are used as experimental data. Taking the common denial of service attack (dos) as an example to create a concrete model example, the experimental results show that. The model has higher detection accuracy for intra-sample concatenated records and out-of-sample join records.
【作者单位】： 东北财经大学
【基金】：国家自然科学基金青年项目(71002094) 辽宁省高等学校优秀人才支持项目(WJQ2011043)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着互联网技术的迅速发展和普及，网络安全问题愈发受关注.入侵检测作为网络安全中的一项重要技术多年来一直是网络安全领域内的研究热点和难点.入侵检测技术可以在不影响网络性能的情况下对网络进行实时监测，帮助网络系统快速发现入侵攻击，并做出响应，，扩展了系统管

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本文编号：1470598