基于信息密度贝叶斯算法的云平台入侵检测

• 作者: 张田甜 杜晔 黎妹红
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云平台 入侵检测 数据特征 信息密度 贝叶斯算法
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真应用工程
• 页码范围: 714-721,730
• 页数: 9页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201802042

摘要

为更好实现对云平台入侵检测数据的分类处理,提升检测精度和性能,提出了一种基于信息密度的贝叶斯算法.构造完整的数据特征概率集合,通过引入信息熵来表示信息的不确定度,并定义了信息密度以描述信息不确定度分布状态.对算法的收敛性和时间复杂度进行了分析,并进行仿真实验,与已有技术相比,方法可有效减少数据信息损失和描述数据特征与数据类型的概率关系,能够准确将云平台入侵检测数据分类,具有较高的检测率和较低的误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜晔	北京交通大学计算机与信息技术学院	20	75	6.0	8.0
2	黎妹红	北京交通大学计算机与信息技术学院	18	90	6.0	8.0
3	张田甜	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	2	1.0	1.0