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基于树扩展朴素贝叶斯的高效网络入侵检测系统
  • ISSN号:0476-0301
  • 期刊名称:《北京师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]周口师范学院计算机科学系,河南466001, [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10001006);河南教育厅自然科学基金项目(2006520022)
中文摘要:

提出了一种基于树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayes,TANB)的入侵检测方法.该方法基于传统的朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)和贝叶斯网络(Bayes network,BN)方法,结合了前者计算简单和后者能表示属性间相关性的优点.同时我们提出使用增益比率进行网络特征选择来进一步提高检测性能.通过对DARPA数据的入侵检测实验,与传统方法做了比较,其结果表明,我们提出的入侵检测方法效果很好,对各种入侵类型的检测率都很高.

英文摘要:

Intrusion detection system is one of the hot topics in computer security research. This paper presents an intrusion detection system model based on tree augmented naive Bayes (TAN). The model is based on the traditional naive Bayes and Bayesian network methods and combines the simplicity of the former and the ability of the latter to calculate correlation between the attributes. Meanwhile, the paper proposes to use gain rate to choose relevant network features. Experiments are done on the DARPA data, the results show that our method is successful in accurately predicting all kinds of intrusion.

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期刊信息
  • 《北京师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京师范大学
  • 主编:刘文彪
  • 地址:北京新外大街19号
  • 邮编:100875
  • 邮箱:JBNUNS@bnu.EDU.CN
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:0476-0301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1991/N
  • 邮发代号:82-406
  • 获奖情况:
  • 1997年全国第二届科技期刊评比一等奖,1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1999年首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10672