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摘要:
贝叶斯分类模型是入侵检测中用于攻击类型分类的有力工具.在总结前人成果的基础上,提出了一个改进的贝叶斯模型,对朴素贝叶斯算法进行了改进,降低了朴素贝叶斯算法的强独立性假设,提高了入侵检测的分类精度,并通过试验对算法进行了验证和性能分析.同时,指出了下一步的研究方向.
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文献信息
篇名 基于改进贝叶斯算法的入侵检测方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 贝叶斯分类器 入侵检测 分类精度
年,卷(期) 2006,(12) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 160-162,165
页数 4页 分类号 TP309
字数 4774字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.12.061
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王卫平 中国科学技术大学信息管理与决策科学系 81 1386 21.0 33.0
2 文桥 中国科学技术大学信息管理与决策科学系 1 15 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分类器
入侵检测
分类精度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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