【摘 要】
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针对在云计算内网环境下实施入侵检测与用户异常行为分析的难题,文章采用Weka机器学习软件工具自带的典型分类算法对云计算入侵检测数据集进行分类研究,并通过软件工程方法实
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,铁道警察学院,郑州铁路公安局
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)[2013CB329605];中央高校基本科研业务费专项资金[FRF-GF-17-B27];公安部重大研究项目[201202ZDYJ017]
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针对在云计算内网环境下实施入侵检测与用户异常行为分析的难题,文章采用Weka机器学习软件工具自带的典型分类算法对云计算入侵检测数据集进行分类研究,并通过软件工程方法实现了用于内网用户异常行为分类的朴素贝叶斯算法。对恶意行为和正常行为分类的实验结果显示,文章所实现的朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确度,可以有效地对云计算入侵检测数据集中的内网用户行为进行分类分析与挖掘,证明了文章所提方案和算法的有效性。
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