【摘 要】
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传统的网络入侵行为检测方法检测时间长、检测率低,导致网络安全受到严重威胁,因此基于贝叶斯分类算法对网络入侵行为检测方法进行研究。首先设计用户行为日志采集系统,通过
【基金项目】
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2017年湖北高校省级教学研究项目“高职计算机网络技术专业现代学徒制人才培养模式研究”阶段性研究成果(2017594)
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传统的网络入侵行为检测方法检测时间长、检测率低,导致网络安全受到严重威胁,因此基于贝叶斯分类算法对网络入侵行为检测方法进行研究。首先设计用户行为日志采集系统,通过采集节点模块、数据分析与存储模块对用户行为日志数据进行采集,其次通过消除冗余数据、数据规范化等环节预处理采集到的数据。针对预处理后的数据,构建基于朴素贝叶斯分类的网络入侵行为检测模型,基于不同的属性集构建非网络入侵与网络入侵分类规则,实现网络入侵行为检测。实验结果显示该方法检测结果准确度在97%以上,检测过程花费时间与对比方法相比降低4 s以上。
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