基于改进NB分类方法的网络异常检测模型

• 作者: 唐发根 宿娇娜 李云春 李巍 李程
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 网络异常检测 朴素贝叶斯分类方法 特征选择 互信息
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 148-149,152
• 页数: 3页
• 分类号: TP309
• 字数: 2768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.05.051

摘要

随着计算机网络和分布式应用的复杂化和多样化,智能化网络异常检测技术逐渐成为有效监测和控制系统的重要方法.该文提出基于改进NB分类方法的网络异常检测算法,采用互信息的方法对网络属性进行关键特征提取.实验结果表明,该异常检测方法对DoS和Probing类攻击的检测率较高,具有较低的虚警率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李巍	北京航空航天大学计算机学院	29	159	7.0	11.0
2	李云春	北京航空航天大学计算机学院	33	165	7.0	11.0
3	宿娇娜	北京航空航天大学计算机学院	2	12	2.0	2.0
4	李程	北京航空航天大学计算机学院	1	8	1.0	1.0
5	唐发根	北京航空航天大学计算机学院	14	171	7.0	13.0