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公开(公告)号：CN111800389A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010519908.9
申请日：2020-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及工业互联网领域，本发明提供了一种基于贝叶斯网络的港口网络入侵检测方法，包括步骤：S1：收集获取并预处理异常的港口网络流数据集，获得一网络流量特征集合；S2：利用所述网络数据包特征集合构建获得一贝叶斯网络模型；S3：输入一训练集并训练所述贝叶斯网络模型的参数，同时利用贝叶斯定理获得所述贝叶斯网络模型的条件概率参数；S4：利用条件概率参数和所述贝叶斯定理对输入的一预测集合进行检测，获得一检测结果。本发明的一种基于贝叶斯网络模型的的网络入侵检测方法，以贝叶斯网络模型为基础，通过对网络流量行为以及特征属性建模实现网络入侵检测，可以对检测模型进行在线的动态的调整来应对网络环境的变化，从而提升检测和防护网络入侵的准确性和模型的鲁棒性，最终得到了显著的效果。
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