基于改進樸素貝葉斯算法的入侵檢測技術研究.pdf

1、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)絡已經(jīng)滲透到政治、經(jīng)濟和文化等各個領域，為各個行業(yè)和階層提供可靠而便捷的服務。然而，網(wǎng)絡這把“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)絡安全問題的研究與進展已經(jīng)形

2、成全球化的關注熱點。
　　根據(jù)目前網(wǎng)絡安全技術的發(fā)展狀況，本文對網(wǎng)絡入侵檢測技術展開研究，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的擴展和改進，其技術創(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)”

3、，通過加權(quán)的思想來放松了NB模型“條件獨立性假設”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算法的分類準確率。
　　(3)在上述改進后的NB算法基礎之上，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)督學習(SSL)”的數(shù)據(jù)訓練模式，提升了入侵