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基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究

章倩; 周健
中国知网
合肥工业大学; 合肥工业大学计算机与信息学院

摘要

本文提出了一种基于贝叶斯的网络入侵检测模型.首先,使用主成分分析法提取网络数据包关键属性、消除冗余属性、降低维数,再用贝叶斯分类器进行分类.结果表明,该模型不但提高了入侵检测的效率,而且也加快了检测速度,更适合当前的复杂网络检测.

关键词

网络安全 网络入侵 主成分分析 贝叶斯分类器 network security network intrusion PCA Bayesian classifier