資料介紹
入侵檢測要求系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地找出網(wǎng)絡(luò)中的入侵行為,因此對檢測算法的效率有較高的要求。針對入侵檢測系統(tǒng)效率和準(zhǔn)確率偏低,系統(tǒng)的誤報率和漏報率偏高的問題,在充分分析C4.5算法和樸素貝葉斯(NB)算法后,提出一種二者相結(jié)合的H-C4. 5-NB入侵檢測模型。該模型以概率的形式來描述決策類別的分布,并由C4.5和NB概率加權(quán)和的形式給出最終的決策結(jié)果,最后使用KDD 99數(shù)據(jù)集測試模型性能。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的C4.5、NB和NBTree方法相比,在H-C4. 5-NB中對拒絕服務(wù)(DoS)攻擊的分類準(zhǔn)確率提高了約9%,對U2R和R2L攻擊的準(zhǔn)確率提高約20%- 30%。
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