[发明专利]基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法无效

专利信息
申请号: 200810234948.8 申请日: 2008-11-11
公开(公告)号: CN101394316A 公开(公告)日: 2009-03-25
发明(设计)人: 王崇骏;焦从信;赵志宏;骆斌 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: H04L12/26 分类号: H04L12/26;H04L29/06;G06F17/30
代理公司: 南京苏高专利商标事务所 代理人: 柏尚春
地址: 210093*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法,包括如下步骤:1)训练阶段:a)收集已知是否为入侵的会话事件并进行特征提取作为训练集;b)对训练集进行预处理;c)训练出基于完全无向图的贝叶斯分类器;d)结束;2)分类阶段:a)预处理待检测的会话事件;b)使用步骤1c)得到的分类器对处理后的会话事件进行分类;c)返回分类结果;d)结束。本发明的基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法在保持计算简单的前提下,提高了分类器的精度,尤其是针对小样本类标的异常事件,从而提高了入侵检测系统的入侵检测性能。
搜索关键词: 基于 完全 贝叶斯 网络 入侵 分类 方法
【主权项】:
1、一种基于完全无向图的贝叶斯的网络入侵分类方法,其特征在于该方法包括如下步骤:1)训练阶段:a)收集已知是否为入侵的会话事件并进行特征提取作为训练集;b)对训练集进行预处理;c)训练出基于完全无向图的贝叶斯分类器;d)结束;2)分类阶段:a)预处理待检测的会话事件;b)使用步骤1c)得到的分类器对处理后的会话事件进行分类;c)返回分类结果;d)结束。
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