利用朴素贝叶斯方法实现异常检测  

Nave Bayes Approaches for Anomaly Detection

作　　者：白耀辉[1] 陈明[1] 王举群[2] 

机构地区：[1]西北工业大学自动化学院,西安710072 [2]西北工业大学机电学院,西安710072

出　　处：《计算机工程与应用》2005年第34期131-132,195,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：在入侵检测系统中,如何构造有效的异常检测模块是当前国际上研究的热点,目前人们也提出了许多不同的方法。该文利用朴素贝叶斯方法构造异常检测模块,并利用DARPA98数据作为训练和测试集。实验结果表明,在用小样本训练的情况下,检测率达到令人满意的结果,具有一定的使用价值。In Intrusion detection systems（IDS）,the anomaly detection problem have been an active area of research for quite some time.In this paper we present Naive Bayes approach to anomaly detection.The DARPA98 Dataset is chosen as train and test data set.Our empirical results demonstrate that this is a promising approach to distinguishing the anomaly behavior from normal network communication.

关 键 词：入侵检测 异常检测 朴素贝叶斯 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]