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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:CooperThompson,K.AnanalysisofBayesianclassifiers[A],in“ProceedingsoftheTenthNationalConferenceonArtificialIntelligence”[C]MenloPark,1992.223-228[2]HanJ.,KamberM..数据挖掘概念与技术[M].孟小峰,等译.北京:机械工业出版社.2005.196201[3]JohnG.H..EnhancementstotheDataMiningProcess[D].Ph.D.Thesis,ComputerScienceDept.,StanfordUniversity,1997[4]LeiYuandHuanLiu.Featureselectionforhigh-dimensionaldata:Afastcorrelation-basedfiltersolution[A],in“ProceedingsoftheTwentiethInternationalConferenceonMachineLearning(ICML2003)”[C]Washington,DC,2003.856-863[5]KDD99.KDD99CupDataset[DB/OL].http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99,1999

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