【摘 要】
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朴素贝叶斯(NB)算法的条件独立性假设在一定程度上牺牲了分类准确率,在应对关系复杂的网络入侵数据时缺点尤为突出。针对这一问题,提出一种特征加权的JS散度和反类别频率(RCF)改进朴素贝叶斯(JRNB)入侵检测算法。为了弥补NB算法中对所有特征项同等分析的不足,引入JS散度的方法来衡量每个特征项的权重,以突出不同特征项之间的差异性;考虑到类频率对样本分类的影响,提出RCF来完善特征权值的计算,进一步降低条件独立性所带来的影响。仿真实验结果表明:JRNB算法在入侵检测的应用中取得了更好的检测性能。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61300216)。
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朴素贝叶斯(NB)算法的条件独立性假设在一定程度上牺牲了分类准确率,在应对关系复杂的网络入侵数据时缺点尤为突出。针对这一问题,提出一种特征加权的JS散度和反类别频率(RCF)改进朴素贝叶斯(JRNB)入侵检测算法。为了弥补NB算法中对所有特征项同等分析的不足,引入JS散度的方法来衡量每个特征项的权重,以突出不同特征项之间的差异性;考虑到类频率对样本分类的影响,提出RCF来完善特征权值的计算,进一步降低条件独立性所带来的影响。仿真实验结果表明:JRNB算法在入侵检测的应用中取得了更好的检测性能。
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