基于Nave Bayes分类的网络安全审计数据分析研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mecdull

【摘要】

：

研究了非监督学习Naive Bayes分类的原理和方法，并将其应用到文本数据——网络安全审计数据的分析中.为了提高分类准确率，根据分类的效果对数据的属性集进行选择，使用能提高分类

【作者】

：

王旭仁何发镁

【机构】

：

首都师范大学信息工程学院,中国科学院成都计算机应用研究所

【出处】

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计算机工程与应用

【发表日期】

：

2007年31期

【关键词】

：

机器学习贝叶斯分类器网络安全 machine learning Bayesian classifier network security

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研究了非监督学习Naive Bayes分类的原理和方法，并将其应用到文本数据——网络安全审计数据的分析中.为了提高分类准确率，根据分类的效果对数据的属性集进行选择，使用能提高分类准确性的属性作为分类的依据。对KDD CUP99数据集进行了基于不同属性集的实验，发现了与分类结果相关的属性，分类效果良好.

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