基于深度学习的改进贝叶斯网络入侵检测算法

来源期刊：软件工程2019年第4期

论文作者：孙惠丽 陈维华 刘东朝

文章页码：17 - 36

关键词：朴素贝叶斯;属性冗余;深度学习;滑动窗口;相对欧氏距离;

摘    要：针对传统的朴素贝叶斯网络入侵检测技术存在训练数据集中属性冗余的问题,以及没有考虑到网络环境的变化导致贝叶斯网络结构改变的问题,提出一种结合深度学习和滑动窗口改进贝叶斯网络入侵检测方法。利用深度学习提取特征属性,降低数据集维数;采用滑动窗口技术实时更新贝叶斯网络参数,并利用特征属性的互信息计算各属性之间的相对欧氏距离,根据相对欧氏距离的大小及时更新贝叶斯网络,以提高检测率。实验结果表明,改进后的贝叶斯网络能够提高运算效率和检测率。