基于模糊概率赋值的新型贝叶斯异常检测模型

金舒; 刘凤玉

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基于模糊概率赋值的新型贝叶斯异常检测模型

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提出了一种结合模糊决策与贝叶斯方法的异常检测模型,该模型将系统中与安全相关的事件进行分类,并以模糊隶属度函数的形式给出各类事件发生异常的实时置信度.异常检测系统综合某时刻所有实时概率取值,做出贝叶斯决策.同简单使用阈值方法的贝叶斯入侵检测模型相比,采用了模糊概率赋值的贝叶斯异常检测模型,在提高对问题描述的精确性同时,由于它对多种类型安全相关事件提供支持而具有更好的适应性,可以更全面地对更复杂的系统行为进行建模.

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来源
《中国工程科学》 |2007年第6期|58-63|共6页
作者
金舒; 刘凤玉;
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作者单位

南京理工大学计算机科学与技术系,南京,210094;

南京理工大学计算机科学与技术系,南京,210094;

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正文语种 chi
中图分类 TP393.08;
关键词
入侵检测系统; 异常检测; 模糊概率赋值; 贝叶斯置信网络;

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