【摘 要】
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随着Internet技术的迅猛发展,网络安全也显得日益突出。在传统的安全策略无法满足日益苛刻的安全需求的情形下,入侵检测产生了。入侵检测作为网络安全一个重要组成部分,已成
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随着Internet技术的迅猛发展,网络安全也显得日益突出。在传统的安全策略无法满足日益苛刻的安全需求的情形下,入侵检测产生了。入侵检测作为网络安全一个重要组成部分,已成为目前研究的热点。 本文针对目前大多数入侵检测模型缺乏智能性和自适应性的缺点,并在分析当前智能入侵检测模型的优、缺点的基础上,提出基于朴素贝叶斯网络智能入侵检测模型及实现,并在此基础上完成了以下三方面的研究工作: 1、提出信息增益—朴素贝叶斯智能入侵检测模型,利用信息增益删除冗余的特征属性或弱相关的特征属性,使模型具有自动抽取特征属性的能力;再将特征属性用于训练入侵检测模型,这样不仅可以减少分类算法的复杂度,还可以提高模型的检测率。 2、为使模型能更快地适应新的攻击,提高模型自适应能力,提出增量式朴素贝叶斯网络模型。当新的攻击类型出现时,可以在以前的训练的基础上,只对新出现的攻击类型进行增量式学习,利用增量式学习来提高模型的自适应能力,减少训练时间。 3、在上述的模型中,都是用朴素贝叶斯网络来构建模型,具有很强的假设条件:分类属性之间是相互独立的,但现实生活中是很难满足这个假
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