期刊文章详细信息
基于时间分段的贝叶斯网络异常检测方法
Bayesina Network Anomaly Detection Based on Time Slicing
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]西安科技大学,西安710054 [2]西安交大捷普网络科技有限公司,西安710075
年 份：2009
卷 号：31
期 号：6
起止页码：112-115
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：论文提出一种将时间分段函数与贝叶斯统计模型相结合的方法来进行网络异常检测,该方法通过使用加入时间函数的贝叶斯统计模型来发现和判定网络中的异常,利用贝叶斯理论在解决不确定问题方面的优点与网络环境中流量随时间变化的函数相结合,来发现大量事件之间的联系,对系统行为进行分类,建立起异常入侵检测模型,通过这个模型能够分析判断网络异常行为的发生。通过将该方法加入到西安交大捷普的入侵检测系统中可以发现,该方法能有效提高检测网络异常的检测率。
关 键 词：网络安全 异常检测 朴素贝叶斯 时间分段
分 类 号：TP393.08]
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