期刊文章详细信息
基于主成分分析的改进贝叶斯网络入侵检测研究
Bayesian network intrusion detection technology based on principal component analysis and sliding window
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北方民族大学网络信息技术中心,宁夏银川750021
基 金：宁夏高等学校科研项目(2011JY008)
年 份：2012
卷 号：35
期 号：19
起止页码：73-75
语 种：中文
收录情况：IC、RCCSE、ZGKJHX、普通刊
摘 要：传统的贝叶斯网络入侵检测技术中,未考虑到入侵检测数据集中属性数量过多的问题,导致贝叶斯网络构造过程中计算量过大,严重影响了检测效率;传统的贝叶斯网络入侵检测技术,在检测的过程中也没有考虑到当前网络受到的攻击行为和安全状态,仅仅根据原始训练数据集生成的贝叶斯网络进行测试,对检测精度造成一定的影响。针对上述两个问题,提出结合主成分分析和滑动窗口的贝叶斯网络入侵检测技术,仿真实验表明,改进后的技术能够大大降低数据维数,提高运算效率和检测精度。
关 键 词：特征选择 主成分分析 滑动窗口 贝叶斯网络 入侵检测
分 类 号：TP393.08]
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