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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。
基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学信息与网络中心
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2013年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873194)
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