基于免疫克隆選擇加權(quán)樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量成倍數(shù)增長，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測會出現(xiàn)崩潰、誤報警和失效等問題，已經(jīng)無法滿足現(xiàn)階段的需要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理大量數(shù)據(jù)方面有著得天獨厚的優(yōu)勢，其在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域的影響力也越來越大。樸素貝葉斯分類器作為傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法，具有諸多優(yōu)點，能夠很好的滿足網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的需要。但是其也存在著準確度不足的問題，針對該問題本文做了以下研究工作。
　　對比研究了檢測對象不同和分類分析方法不同的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，得出混合

2、檢測對象和異常檢測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測更適合現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。根據(jù)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)入侵檢測框架和數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)特點，提出了本文的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測框架。深入研究了樸素貝葉斯分類器，并闡述了應(yīng)用該方法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的原理。
　　針對基于樸素貝葉斯分類器網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的缺點，即假設(shè)各個特征值之間相互獨立，提出了基于免疫克隆選擇算法加權(quán)樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)。其核心思想是把克隆選擇算法的抗體作為權(quán)值，用抗體對傳統(tǒng)樸素貝葉斯分類器冪加權(quán)，通過冪權(quán)值增