基于互信息可信度的贝叶斯网络入侵检测研究

• 作者: 令狐红英 娄皴 王翰虎 陈梅
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 互信息 可信度 贝叶斯分类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2009,（14）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3288-3290,3382
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3890字
• 语种: 中文

摘要

传统贝叶斯入侵检测算法没有考虑不同属性和属性权值对入侵检测结果的影响,因此分类准确率不够高.针对传统贝叶斯入侵检测算法存在的不足,提出基于互信息可信度的贝叶斯网络入侵检测算法.在综合考虑网络入侵检测数据特点和传统贝叶斯分类算法优点的基础上,用互信息相对可信度进行特征选择,删除一些冗余属性,把互信息相对可信度作为权值引进贝叶斯分类算法中,得到优化的贝叶斯网络入侵检测算法(MI-NB).实验结果表明,MI-NB算法能大大降低分类数据的维数,比传统贝叶斯入侵检测算法及改进算法有更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翰虎	贵州大学计算机科学与信息学院	41	449	10.0	20.0
2	陈梅	贵州大学计算机科学与信息学院	51	314	10.0	16.0
3	令狐红英	贵州大学计算机科学与信息学院	1	7	1.0	1.0
4	娄皴	贵州大学计算机科学与信息学院	1	7	1.0	1.0