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得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率.并通过设计实验来验证基于贝叶斯网...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得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率.并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据.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.展开更多
文摘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得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率.并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据.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.
