基于特征相似度的贝叶斯网络入侵检测方法

• 作者: 常青 王怀彬 王春东 邓全才 陈英辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 相似度 贝叶斯分类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 102-104
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.035

摘要

传统贝叶斯入侵检测方法未考虑属性和属性权值对检测结果的影响.为此,提出基于特征相似度的贝叶斯网络入侵检测方法.利用相似度对网络连接数据的属性特征进行选择,抽取其关键特征,并降低属性的冗余度,以优化朴素贝叶斯的分类性能.实验结果表明,该方法能降低分类数据的维数,提高分类的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王怀彬	天津理工大学计算机与通信工程学院	41	139	7.0	10.0
2	王春东	天津理工大学计算机与通信工程学院	68	388	11.0	17.0
3	陈英辉	天津理工大学计算机与通信工程学院	1	7	1.0	1.0
4	常青	天津理工大学计算机与通信工程学院	3	40	3.0	3.0
5	邓全才	天津理工大学计算机与通信工程学院	2	10	2.0	2.0