基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置

    公开(公告)号:CN116738415A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202311000721.8

    申请日:2023-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置,属于计算机网络安全技术领域,方法包括以下步骤:采集用于入侵检测的原始数据;对原始数据进行预处理;对预处理后原始数据进行特征提取,并对特征属性去粗取精,得到所需要的数据集;采用粒子群优化算法对加权朴素贝叶斯的权重进行优化,构造加权朴素贝叶斯分类器;利用数据集对加权朴素贝叶斯分类器进行训练,得到优化的加权朴素贝叶斯分类器;利用优化的加权朴素贝叶斯分类器进行入侵检测,并保存检测结果。本发明结合了粒子群算法和加权朴素贝叶斯算法的优点,解决了传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题和特征项间的强独立性问题;能够有效地检测出高维复杂入侵行为。

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