基于Na(i)ve Bayes分类的网络安全审计数据分析研究

• 作者: 何发镁 王旭仁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 贝叶斯分类器 网络安全
• 年，卷（期）: 2007,（31）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 154-155,191
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.31.046

摘要

研究了非监督学习Na(i)ve Bayes分类的原理和方法,并将其应用到文本数据--网络安全审计数据的分析中.为了提高分类准确率,根据分类的效果对数据的属性集进行选择,使用能提高分类准确性的属性作为分类的依据.对KDD CUP99数据集进行了基于不同属性集的实验,发现了与分类结果相关的属性,分类效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王旭仁	首都师范大学信息工程学院	44	357	12.0	16.0
2	何发镁	中国科学院成都计算机应用研究所	2	5	1.0	2.0