改進(jìn)貝葉斯算法及其在入侵檢測(cè)的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)戶數(shù)快速增長(zhǎng)，遭遇到的網(wǎng)絡(luò)安全事件越來(lái)越多，影響程度也越來(lái)越嚴(yán)重。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)措施已經(jīng)不能夠完全滿足網(wǎng)絡(luò)安全需求。入侵檢測(cè)技術(shù)是一種安全技術(shù)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的不足，它能夠主動(dòng)防御入侵，在系統(tǒng)受到嚴(yán)重危害之前檢測(cè)出異常，并采取相應(yīng)的措施。數(shù)據(jù)挖掘是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，以供以后使用。貝葉斯分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘中的一種分類(lèi)算法，它以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，該算法利用先驗(yàn)概率去推測(cè)后驗(yàn)概

2、率?；谪惾~斯分類(lèi)的入侵檢測(cè)能夠根據(jù)以往的入侵信息檢測(cè)出新型的入侵行為，同時(shí)具有速度快、易實(shí)現(xiàn)和分類(lèi)精度較高等優(yōu)點(diǎn)，但是貝葉斯算法各個(gè)屬性間的獨(dú)立性假設(shè)降低了其分類(lèi)的精度，并且產(chǎn)生了一定的誤警率。
　　基于上述研究背景，提出一種改進(jìn)的的樸素貝葉斯算法，在樸素貝葉斯算法中引入模糊因子，降低樸素貝葉斯各個(gè)屬性強(qiáng)獨(dú)立性的假設(shè)，以提高檢測(cè)率并降低誤警率。此外，在基于上述改進(jìn)樸素貝葉斯分類(lèi)器的基礎(chǔ)上，提出一種優(yōu)化方法，引入樹(shù)形分類(lèi)的思想，即