基于贝叶斯分类算法的网络入侵检测系统设计

摘要

网络入侵检测是否高效的关键在于算法。稳定的算法能够通过较少的特征数据对链接进行精确识别,从而实现提前预警。传统网络入侵行为检测耗时长、检测率低,导致网络安全受到严重威胁,因此基于贝叶斯分类算法(Bayesian Classifier,BC)设计了入侵检测系统架构。该系统改进了传统检测方法,能够精简并融合大量多源数据,随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理。结果表明,与传统检测相比,该系统具有较强的扩展性与分布性,检测结果准确度提升,检测过程消耗时间显著降低。