發(fā)布時(shí)間：2018-01-28 11:13

  本文關(guān)鍵詞： 貝葉斯判別法 逐步判別法 入侵檢測(cè)　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2013年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：基于貝葉斯逐步判別法構(gòu)建入侵檢測(cè)模型,將入侵檢測(cè)轉(zhuǎn)化為一個(gè)分類(lèi)判別問(wèn)題,基于步進(jìn)式引入的方法淘汰冗余的特征變量,能夠在保障判別效果的前提下有效降低原分類(lèi)判別函數(shù)的計(jì)算復(fù)雜度.使用KDD CUP99數(shù)據(jù)中10%數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),以常見(jiàn)的拒絕服務(wù)攻擊(DoS攻擊)為例創(chuàng)建具體的模型實(shí)例,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型對(duì)于樣本內(nèi)連接記錄的回代判對(duì)率和樣本外連接記錄的檢測(cè)正確率均較高.
[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.
【作者單位】： 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(71002094) 遼寧省高等學(xué)校優(yōu)秀人才支持項(xiàng)目(WJQ2011043)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題愈發(fā)受關(guān)注.入侵檢測(cè)作為網(wǎng)絡(luò)安全中的一項(xiàng)重要技術(shù)多年來(lái)一直是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn).入侵檢測(cè)技術(shù)可以在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的情況下對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，幫助網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)快速發(fā)現(xiàn)入侵攻擊，并做出響應(yīng)，，擴(kuò)展了系統(tǒng)管

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本文編號(hào)：1470598