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统计学论文-朴素贝叶斯分类在入侵检测中的应用.doc

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统计学论文-朴素贝叶斯分类在入侵检测中的应用.doc

统计学论文朴素贝叶斯分类在入侵检测中的应用摘要贝叶斯分类能高效地处理大型数据,本文使用核密度估计的朴素贝叶斯分类来进行入侵检测。由于入侵检测审计数据属性多为连续变量,所以在贝叶斯分类算法中使用核密度估计,有助于提高分类的精度,另引入对称不确定方法有效地删除不相关的检测属性,进一步提高分类效率。关键字贝叶斯;核密度;入侵检测;分类1前言在入侵检测系统中,为了提高系统的性能,包括降低误报率和漏报率,缩短反应时间等,学者们引入了许多方法,如专家系统、神经网络、遗传算法和数据挖掘中的聚类,分类等各种算法。例如COOPERHERKOVITS提出的一种基于贪心算法的贝叶斯信念网络,而PROVANSINGHPROVAN,GMSINGHM和其他学者报告了这种方法的优点。贝叶斯网络说明联合条件概率分布,为机器学习提供一种因果关系的图形,能有效的处理某些问题,如诊断贝叶斯网络能正确的处理不确定和有噪声的问题,这类问题在任何检测任务中都很重要。然而,在分类算法的比较研究发现,一种称作朴素贝叶斯分类的简单贝叶斯算法给人印象更为深刻。尽管朴素贝叶斯的分类器有个很简单的假定,但从现实数据中的实验反复地表明它可以与决定树和神经网络分类算法相媲美1。在本文中,我们研究朴素贝叶斯分类算法,用来检测入侵审计数据,旨在开发一种更有效的,检验更加准确的算法。2贝叶斯分类器贝叶斯分类是统计学分类方法。它们可以预测类成员关系的可能性,如给定样本属于一个特定类的概率。朴素贝叶斯分类2假定了一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值,这一假定称作类条件独立。设定数据样本用一个N维特征向量X{X1,X2,,XN}表示,分别描述对N个属性A1,A2,,AN样本的N个度量。假定有M个类C1,C2,,CM。给定一个未知的数据样本X(即没有类标号),朴素贝叶斯分类分类法将预测X属于具有最高后验概率(条件X下)的类,当且仅当PCI|XPCJ|X,1≤J≤M,J≠I这样,最大化PCI|X。其中PCI|X最大类CI称为最大后验假定,其原理为贝叶斯定理公式1由于PX对于所有类为常数,只需要PX|CIPCI最大即可。并据此对PCI|X最大化。否则,最大化PX|CIPCI。如果给定具有许多属性的数据集,计算PX|CIPCI的开销可能非常大。为降低计算PX|CI的开销,可以做类条件独立的朴素假定。给定样本的类标号,假定属性值相互条件独立

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