基于贝叶斯方法的单分类入侵检测技术

发布时间：2017-09-10 20:31

  本文关键词：基于贝叶斯方法的单分类入侵检测技术

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【摘要】：考虑到入侵检测问题中样本数据的不平衡性,可以将单分类模型应用到入侵检测中.通过应用贝叶斯方法,对单分类支持向量机模型进行改进,使之成为一种概率模型,从而更加符合入侵过程的随机特性;应用主成分分析技术对原始数据在各个方向上进行等方差处理,使之更加符合该模型对数据正态分布的前提假设.同时,在模型求解上采用分治的思想,对数据进行分组计算,实现对大数据的高效求解.在标准入侵检测数据集NSL-KDD上进行测试,实验结果达到87.46%的检测准确率,从而验证了该方法可以在入侵检测中得到有效利用.
【作者单位】： 西北农林科技大学信息工程学院;杨凌职业技术学院信息工程学院;
【关键词】： 入侵检测 单分类支持向量机 贝叶斯估计 主成分分析 核函数
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2013BAD15B02-3) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(QN2011036)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 入侵检测就是对入侵行为的发现,收集计算机网络或系统中的关键点信息并进行分析,从而判断网络或系统是否违反安全策略或被攻击,是继“加密机制”、“数据签名机制”、“访问和控制机制”、“认证机制”等传统网络信息安全技术的新一代网络信息安全技术.入侵检测本质上是一个

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本文编号：826504