【摘要】：近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在互聯(lián)網(wǎng)給人們帶來(lái)了各種享受的同時(shí)，也帶來(lái)了各種安全問(wèn)題，入侵攻擊就是其中嚴(yán)重的安全問(wèn)題之一。 入侵檢測(cè)是在傳統(tǒng)的安全防御系統(tǒng)基礎(chǔ)上又增加的一個(gè)安全措施，提供了對(duì)各種操作的實(shí)時(shí)保護(hù)，可有效的保護(hù)網(wǎng)絡(luò)使其在可能遭受入侵之前就能夠檢測(cè)到入侵行為，是一種積極主動(dòng)的安全防護(hù)技術(shù)。伴隨著因特網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益龐大，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日益復(fù)雜，發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)攻擊事件呈現(xiàn)大幅上升趨勢(shì)。因而，必須有效地改進(jìn)現(xiàn)有入侵檢測(cè)算法的速度和精度。 在各種檢測(cè)算法中，貝葉斯分類算法是數(shù)據(jù)挖掘方法中一種高效、快速的分類算法，是最重要的分類算法之一。近年來(lái)，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘取得了良好的效果，成為研究熱點(diǎn)，，也成為了入侵檢測(cè)技術(shù)的一個(gè)重要研究方向。傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類算法以完整數(shù)據(jù)為前提，而現(xiàn)實(shí)中，由于各種原因，截取到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)往往會(huì)有許多丟失。因此，傳統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，將難以有效適用于具有缺失數(shù)據(jù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。為此，本文提出了一種新的檢測(cè)算法。新算法先利用粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法，對(duì)缺失數(shù)據(jù)集進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)，解決因?qū)傩赃^(guò)多而導(dǎo)致的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練和測(cè)試過(guò)程計(jì)算量過(guò)大、系統(tǒng)資源消耗過(guò)多的問(wèn)題；之后提出具有缺失數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法：基于分布的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法。 基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)方法，對(duì)具有缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，有很好的屬性約簡(jiǎn)效果，能有效去除冗余屬性，大大降低分類器的計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)，基于分布的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，將有缺失數(shù)據(jù)的屬性項(xiàng)，根據(jù)頻數(shù)合理地分配到有關(guān)觀測(cè)值的頻數(shù)中，充分利用了不完整數(shù)據(jù)集中所包含的信息。實(shí)驗(yàn)表明，新算法有效地提高了檢測(cè)的速度和精度。
【學(xué)位授予單位】：北方民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2512815