基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究

• 作者: 周健 章倩
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 网络安全 网络入侵 主成分分析 贝叶斯分类器
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 页码范围: 119-122
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种基于贝叶斯的网络入侵检测模型。首先，使用主成分分析法提取网络数据包关键属性、消除冗余属性、降低维数，再用贝叶斯分类器进行分类。结果表明，该模型不但提高了入侵检测的效率，而且也加快了检测速度，更适合当前的复杂网络检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周健	合肥工业大学信息与网络中心	71	585	13.0	20.0
2	章倩	合肥工业大学计算机与信息学院	2	5	2.0	2.0