| 基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究 |
| 郭红艳; 曲豪
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| 2014-09-25
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| 发表期刊 | 福建电脑
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| ISSN | 1673-2782
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| 卷号 | 30期号:09页码:13-15 |
| 摘要 | 不同的入侵检测系统,使用不同的数据属性。朴素贝叶斯(Naive Bayes简称NB)分类器由于其强独立性假设,并未考虑属性之间的相互关系,而入侵检测的数据集不能很好地满足条件假设,本文引入隐藏贝叶斯网络分类器,并将其应用于入侵检测中。该模型为每一个属性创建一个隐藏的父属性,它能影响到分类器的其它属性。实验表明,该算法可以优化朴素贝叶斯模型,能提高入侵检测系统的整体性能,效果更好。 |
| 关键词 | 隐藏贝叶斯网络
入侵检测
分类器
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| URL | 查看原文
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| 语种 | 中文
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| 资助项目 | 2014年河南省教育厅科学技术研究重点项目(14B520052);2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目(2014-gh-183);2014年河南省教育厅人文社会科学研究项目(项目编号:2014-gh-215)
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/69318
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| 专题 | 国家开放大学河南分部
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| 作者单位 | 河南广播电视大学
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| 第一作者单位 | 国家开放大学河南分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学河南分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
郭红艳,曲豪. 基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究[J].
福建电脑,2014,30(09):13-15.
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| APA |
郭红艳,&曲豪.(2014).基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究.福建电脑,30(09),13-15.
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| MLA |
郭红艳,et al."基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究".福建电脑 30.09(2014):13-15.
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