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基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用
被引量：
1
1
作者
王辉
崔静静
刘淑芬
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3673-3676,3681,共5页
针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离...
针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离,把记录归属为距离最近的一个簇,使得该记录的缺失值被相应簇中的属性值填充,最后运用贝叶斯分类算法对处理后的完整数据集进行分类。通过仿真实验验证了该算法与朴素贝叶斯算法相比提高了检测率,降低了误检率和漏报率。
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关键词
入侵检测
改进K-MEANS算法
朴素贝叶斯分类算法
检测率
误检率
漏检率
近似度距离
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职称材料
题名
基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用
被引量：
1
1
作者
王辉
崔静静
刘淑芬
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第12期3673-3676,3681,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51174263)
国家教育部博士点基金资助项目(20124116120004)
河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A510325)
文摘
针对当前入侵检测中存在检测率低,误检率和漏报率高的问题,提出了一种基于K-means聚类的贝叶斯分类算法(IKMNB)。用改进的K-means聚类算法对原始数据集中的完整数据进行聚类,然后计算缺失数据集中的每条记录与k个簇中心之间的近似度距离,把记录归属为距离最近的一个簇,使得该记录的缺失值被相应簇中的属性值填充,最后运用贝叶斯分类算法对处理后的完整数据集进行分类。通过仿真实验验证了该算法与朴素贝叶斯算法相比提高了检测率,降低了误检率和漏报率。
关键词
入侵检测
改进K-MEANS算法
朴素贝叶斯分类算法
检测率
误检率
漏检率
近似度距离
Keywords
intrusion
detection
improvement
of
K-means
algorithm
naive
Bayesian
classification
algorithm
detection
rate
error
rate
omission
rate
approximate
degree
distance
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IKMNB分类算法在入侵检测中的应用
王辉
崔静静
刘淑芬
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
1
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