本文選題：網(wǎng)絡(luò)安全 + 網(wǎng)絡(luò)入侵��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2013年11期

【摘要】：本文提出了一種基于貝葉斯的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型.首先,使用主成分分析法提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包關(guān)鍵屬性、消除冗余屬性、降低維數(shù),再用貝葉斯分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi).結(jié)果表明,該模型不但提高了入侵檢測(cè)的效率,而且也加快了檢測(cè)速度,更適合當(dāng)前的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)檢測(cè).
[Abstract]:In this paper, a network intrusion detection model based on Bias is proposed. Firstly, principal component analysis is used to extract key attributes of network data packets, eliminate redundant attributes, reduce the dimension, and use Bias classifier to classify. The results show that the model not only improves the efficiency of intrusion detection, but also speeds up the detection speed, and is more suitable for the detection. Current complex network detection.

【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)信息與網(wǎng)絡(luò)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60873194)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1794953