基于推进贝叶斯分类法的入侵检测引擎研究

• 作者: 包骏杰 张元清
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 数据挖掘 贝叶斯 推进
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息技术
• 页码范围: 87-89
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.09.022

摘要

为了提高贝叶斯分类法的准确率,设计了基于推进技术的贝叶斯分类法,并将推进贝叶斯分类法应用到入侵检测引擎中,并设计了基于推进贝叶斯分类的入侵检测引擎.通过实验表明,此检测引擎可以有效的将入侵行为与非入侵行为进行分类,与传统贝叶斯分类法的检测引擎相比,此引擎对数据的分类有更高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包骏杰	重庆教育学院计算机与现代教育技术系	16	114	7.0	10.0
2	张元清	重庆教育学院计算机与现代教育技术系	13	65	4.0	7.0