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1.
提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统的自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率。实验结果表明:该方法在只使用10%训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好。 相似文献
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本文的研究目标是设计一个客户端的邮件解决方案,通过使用贝叶斯分类算法构建贝叶斯分类器,实现一个基于最小风险决策的贝叶斯分类方法的垃圾邮件处理系统.该系统主要完成收发邮件、识别垃圾邮件的基本功能,详细阐述了邮件预处理模块和邮件过滤模块的设计与实现. 相似文献
3.
研究在线视觉检测玻璃瓶气泡和结石的分类方法.根据检测系统具体的应用环境,实现了线性预分类器和BP神经网络分类器,并通过提取合理的样本特征,参数调整,整体优化了玻璃瓶气泡和结石分类识别过程,同时满足了生产的实时要求和识别的精度. 相似文献
4.
基于BP网络算法的入侵检测系统 总被引：4，自引：0，他引：4
蒲荣富 《绵阳师范学院学报》2006,25(2):98-101
基于入侵检测系统的工作流程,提出了改进的分布式入侵检测系统模型,并简单介绍了主要部分的功能。在此基础上,利用分类器实现网络信息的分类存储和警告。实验结果表明,该系统具有较强的实用性和推广价值。 相似文献
5.
刘涛 《辽宁科技学院学报》2017,19(3)
文章阐述了机器学习算法中遗传算法以及贝叶斯分类算法的概念,以及校园网入侵检测系统的基本构架.分析了基于机器算法中遗传算法和学习算法的校园网入侵检测系统优化策略,并对其他机器算法的应用性进行了系统的研究. 相似文献
6.
入侵检测技术在网络安全领域的应用越来越重要,它是网络安全防护的重要组成部分。提出将贝叶斯原理应用于入侵检测,把AI领域中的概念引入入侵检测,建立入侵检测的规划识别模型,尝试预测攻击者的下一步行为或攻击意图,从而起到提前预警的作用。用一实例说明了贝叶斯原理在入侵检测领域内的一些应用,提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性,能有效保障信息系统的安全。 相似文献
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本文提出了一种基于相似度聚类与免疫危险理论的入侵检测方法．该方法将相似度聚类分析方法应用在入侵检测的分类器产生阶段,既生成了用于免疫算法的检测器,又过滤了正常数据,减少了需检测的数据量,改进了检测方法,提高了系统的检测效率和检测能力． 相似文献
9.
入侵检测系统是校园网安全防御的重要组成部分,从本质上讲,入侵检测实际上是一个分类问题,就是通过检测把正常数据和异常数据分开。目前的入侵检测方法存在着先验知识少的情况下推广能力差的问题。本文论述了支持向量机在小样本学习的基础上发展起来的分类器设计方法,并提出了基于支持向量机的通用入侵检测系统。 相似文献
10.
通过向网络入侵预警模型引入移动代理技术，采用贝叶斯网推理模型实现规划识别的预警模型，预测下一步的入侵事件和可能入侵攻击，提高网络入侵预警监测的效率，同时，通过移动代理降低了网络通信量和系统负载量。 相似文献