基于隐藏贝叶斯网络的入侵检测研究

• 作者: 曲豪 郭红艳
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 隐藏贝叶斯网络 入侵检测 分类器
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 字数: 2535字
• 语种: 中文

摘要

不同的入侵检测系统，使用不同的数据属性。朴素贝叶斯（Naive Bayes简称NB）分类器由于其强独立性假设，并未考虑属性之间的相互关系，而入侵检测的数据集不能很好地满足条件假设，本文引入隐藏贝叶斯网络分类器，并将其应用于入侵检测中。该模型为每一个属性创建一个隐藏的父属性，它能影响到分类器的其它属性。实验表明，该算法可以优化朴素贝叶斯模型，能提高入侵检测系统的整体性能，效果更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭红艳		17	87	5.0	8.0
2	曲豪		8	9	2.0	2.0