本文關(guān)鍵詞：基于改進樸素貝葉斯算法的入侵檢測技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息時代的來臨,互聯(lián)網(wǎng)(Internet)一直朝著規(guī)模更廣、速度更快的方向不斷發(fā)展。計算機網(wǎng)絡(luò)為整個人類社會帶來了空前的改變,它影響著人們工作、娛樂和生活的方方面面。如今,全球化的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到政治、經(jīng)濟和文化等各個領(lǐng)域,為各個行業(yè)和階層提供可靠而便捷的服務(wù)。然而,網(wǎng)絡(luò)這把“雙刃劍”在為人類創(chuàng)造福利的同時也在潛藏著網(wǎng)絡(luò)安全隱患。這些隱患能夠造成隱私泄密、財產(chǎn)損失、政治威脅和社會動蕩等重大危害。因此,網(wǎng)絡(luò)安全問題的研究與進展已經(jīng)形成全球化的關(guān)注熱點。根據(jù)目前網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,本文對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)展開研究,通過總結(jié)和分析前人的科研成果,針對入侵檢測技術(shù)尚存的問題,采用引入數(shù)據(jù)挖掘算法——樸素貝葉斯(NB)的技術(shù)思路,提出了“基于信息樹加權(quán)樸素貝葉斯(ITWNB)算法的入侵檢測模型”,該模型是對目前入侵檢測技術(shù)的擴展和改進,其技術(shù)創(chuàng)新點和工作內(nèi)容如下:(1)通過分析傳統(tǒng)NB算法的缺點,本文提出了基于決策樹理論的“信息樹策略(ITS)”,通過加權(quán)的思想來放松了NB模型“條件獨立性假設(shè)”的限制,從而改進了NB算法的分類性能。(2)提出了“屬性修正函數(shù)(AFF)”來不斷的修正構(gòu)建“信息樹”的誤分類樣本集合,通過修改最大后驗概率的決策傾向進一步提升了NB算法的分類準(zhǔn)確率。(3)在上述改進后的NB算法基礎(chǔ)之上,建立了改進的入侵檢測模型——基于信息樹加權(quán)樸素貝葉斯(ITWNB)算法的入侵檢測模型,并結(jié)合了“半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)”的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模式,提升了入侵檢測效率。最后,采用KDD’99入侵檢測數(shù)據(jù)集中的10%的子集作為數(shù)據(jù)源對本文提出的入侵檢測模型進行仿真實驗測試,通過得出的實驗數(shù)據(jù)結(jié)果可驗證本模型在入侵檢測方面的可行性,以及相對于其它Bayes算法模型所表現(xiàn)出的高效性和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：入侵檢測 樸素貝葉斯 信息樹策略 屬性修正函數(shù) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08;TP18
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.1.3 課題來源13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 入侵檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 樸素貝葉斯算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 2 入侵檢測及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用18-34
• 2.1 入侵檢測技術(shù)理論與實現(xiàn)18-20
• 2.2 CIDF通用模型20-21
• 2.3 入侵檢測技術(shù)的系統(tǒng)分類21-26
• 2.3.1 按照信息源分類21-24
• 2.3.2 按照檢測方法分類24-26
• 2.4 入侵檢測技術(shù)的尚存問題及發(fā)展趨勢26-28
• 2.4.1 入侵檢測技術(shù)的尚存問題26-27
• 2.4.2 入侵檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢27-28
• 2.5 引入數(shù)據(jù)挖掘算法的可行性分析28-31
• 2.6 基于NB算法的入侵檢測技術(shù)31-32
• 2.7 本章小結(jié)32-34
• 3 ITWNB算法的理論模型研究34-42
• 3.1 引言34
• 3.2 Bayes理論34-36
• 3.2.1 Bayes定理和概率密度34-35
• 3.2.2 MAP假設(shè)與ML假設(shè)35-36
• 3.3 基于NB模型的ITWNB算法36-40
• 3.3.1 條件獨立性假設(shè)和參數(shù)估計36-37
• 3.3.2 NB分類模型與改進研究37-39
• 3.3.3 ITWNB算法的理論模型39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 4 基于ITWNB算法的入侵檢測模型構(gòu)建42-54
• 4.1 引言42
• 4.2 ITWNB算法的實現(xiàn)42-49
• 4.2.1 信息樹策略ITS42-44
• 4.2.2 屬性修正函數(shù)AFF44-45
• 4.2.3 ITWNB算法的具體實現(xiàn)流程45-49
• 4.3 SSL式的數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程49-50
• 4.4 基于ITWNB算法的入侵檢測模型50-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 5 數(shù)據(jù)預(yù)處理與實驗分析54-68
• 5.1 引言54
• 5.2 實驗仿真環(huán)境54-56
• 5.3 KDD’99入侵檢測數(shù)據(jù)集處理分析56-59
• 5.4 影響因素與數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)59-62
• 5.5 實驗結(jié)果與分析62-67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 本文總結(jié)68
• 6.2 工作展望68-70
• 參考文獻70-76
• 作者簡歷76-78
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集78

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  本文關(guān)鍵詞：基于改進樸素貝葉斯算法的入侵檢測技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：304146