无线通信网络入侵检测的模糊狮子贝叶斯系统

来源 :中南大学学报(英文版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:scorpiokyan
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无线通信网络(WCNs)的一个重要问题是它们拥有最少的资源,这就导致了高安全性的威胁.入侵检测系统(IDS)是一种发现和检测攻击的方法.提出了一种用于入侵检测的模糊狮子贝叶斯系统(FLBS).首先,采用模糊聚类算法对数据集进行聚类.将朴素贝叶斯分类器与狮子优化算法相结合,建立新的狮子朴素贝叶斯(LNB),实现概率测度的最优生成.然后,将LNB模型应用于每个数据组,生成聚合数据.在生成聚集数据后,将LNB模型应用于聚合数据,并基于后验概率函数对异常节点进行识别.利用KDD CUP 99数据对所提出的FLBS系统的性能进行评价,并对现有的评价指标、准确性和错误接受率(FAR)进行比较分析.实验结果表明,该系统具有最大的性能,说明了该系统在入侵检测中的有效性.
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