【摘 要】
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网络入侵检测是否高效的关键在于算法。稳定的算法能够通过较少的特征数据对链接进行精确识别，从而实现提前预警。传统网络入侵行为检测耗时长、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（Bayesian Classifier,BC）设计了入侵检测系统架构。该系统改进了传统检测方法，能够精简并融合大量多源数据，随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理。结果表明，与传统检测相比，该系统具有较强
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网络入侵检测是否高效的关键在于算法。稳定的算法能够通过较少的特征数据对链接进行精确识别，从而实现提前预警。传统网络入侵行为检测耗时长、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（Bayesian Classifier,BC）设计了入侵检测系统架构。该系统改进了传统检测方法，能够精简并融合大量多源数据，随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理。结果表明，与传统检测相比，该系统具有较强的扩展性与分布性，检测结果准确度提升，检测过程消耗时间显著降低。
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