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题名安全攻击追踪分析中短文本分类研究
被引量：1
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作者
黄克敏
方勇
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机构
四川大学电子信息学院
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出处
《信息安全研究》
2015年第3期272-277,共6页
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文摘
近年来,伴随着大数据时代信息技术的飞速发展,信息安全研究领域也得到快速发展,越来越多的网络信息安全攻击事件不断发生和被报道.为进一步保障网络信息安全,建立基于大数据平台下的网络信息安全攻击追踪分析系统显得尤为重要.大数据下的网络信息安全攻击追踪分析系统是基于网络攻击事件的发生总会在信息安全相关的论坛、问答社区、贴吧或微博等交流讨论网络攻击技术的平台上留下大量的网络攻击痕迹这一事实,借助大数据分析平台对多源海量数据快速分析处理的优势,对在社交网络平台上留下的讨论信息安全短文本数据进行多维度、多角度的关联分析和深度挖掘,对可能发生的网络信息安全攻击事件进行预测和已经发生的网络信息安全攻击事件进行追踪及分析.其中基于大数据平台下的网络信息安全攻击追踪分析系统中涉及到很重要的一项技术:文本的分类技术.主要研究系统中的文本分类技术,选择朴素贝叶斯作为文本分类算法,由于朴素贝叶斯分类算法的特征项间独立性假设在现实中一般很难满足,为了在一定程度上放宽这一假设,提出了一种基于特征项改进权重朴素贝叶斯的分类方法,此分类方法基于改进卡方统计特征项选择方法和加权朴素贝叶斯分类算法相结合,充分考虑特征项对分类作用的大小和各特征项之间的依赖关系,并用语料库样本进行相应的实验.实验结果表明,基于特征项改进权重朴素贝叶斯分类方法比改进前的分类效果有一定的提高.
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关键词
大数据
网络信息安全
网络攻击
文本分类
朴素贝叶斯分类法
改进权重朴素贝叶斯分类方法
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Keywords
big data
network information security
network attack
text classification
Native Bayes classifier
improve the method of weighted naive Bayes classification
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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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题名贝叶斯方法在降水预报中的研究现状
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作者
李倩文
王文
蔡晓军
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机构
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心
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出处
《科学技术创新》
2017年第29期22-23,共2页
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基金
国家自然科学基金项目(41275091)资助
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文摘
贝叶斯方法作为一种统计方法通过收集样本的先验信息对有限的样本进行修正。而朴素贝叶斯分类法能简单快捷地做到降水分类,因而得到了广泛地应用。着重解释了朴素贝叶斯分类法的基本思想,并概括了贝叶斯方法在降水等级预报、集合预报中的应用。
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关键词
降水预报
统计方法
朴素贝叶斯分类法
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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