基于改进朴素贝叶斯算法的入侵检测系统

发布时间：2018-04-17 15:29

  本文选题：朴素贝叶斯 + 入侵检测系统　； 参考：《计算机科学》2014年04期

【摘要】：随着互联网连通性的不断增强以及网络流量的日益增大,最近频繁发生的入侵事件再度凸显了入侵检测系统的重要性。针对朴素贝叶斯算法的缺陷,提出了一种改进后的朴素贝叶斯算法。该算法在原有的朴素贝叶斯模型基础上巧妙地引入属性加值算法,通过对分类参数的调控来实现简化分类数据复杂度的作用,并以计算出的最佳参数值来优化分类精确度。最后结合实验结果证明,在入侵检测框架中引入改进算法能够大幅度地降低入侵检测系统的误警率,从而提高系统的检测效率,减少网络攻击所带来的经济损失。
[Abstract]:With the increasing of Internet connectivity and network traffic, the importance of intrusion detection system (IDS) has been highlighted by the frequent intrusion events recently.Aiming at the defects of naive Bayes algorithm, an improved naive Bayesian algorithm is proposed.On the basis of the original naive Bayesian model, the algorithm skillfully introduces the attribute addition algorithm, which simplifies the complexity of the classification data by regulating the classification parameters, and optimizes the classification accuracy with the calculated optimal parameter values.Finally, combined with the experimental results, it is proved that the improved algorithm can greatly reduce the false alarm rate of the intrusion detection system, thus improve the detection efficiency of the system and reduce the economic losses caused by the network attack.
【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;
【基金】：国家自然科学基金项目(51174263) 教育部博士点基金项目(20124116120004) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A510325)资助
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1764177