基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究

• 作者: 公伟 刘培玉 贾娴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵取证 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 信息增益 特征冗余度 属性加权
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 页码范围: 81-84
• 分类号: TP393
• 字数: 4638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1108-0191

摘要

针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法.用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值.经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培玉	山东师范大学信息科学与工程学院	126	1276	18.0	27.0
2	贾娴	山东师范大学信息科学与工程学院	4	52	4.0	4.0
3	公伟	山东师范大学信息科学与工程学院	4	52	4.0	4.0