一种基于朴素贝叶斯网络的入侵检测分析方法

摘要

由于网络入侵行为的多样、未知性,针对识别网络中已知及未知类型的攻击行为这一问题,笔者采用数据挖掘中朴素贝叶斯分类方法来解决。通过使用贝叶斯分类器提取入侵检测模型的数据挖掘框架,在收集足够的数据和攻击数据同时,描述网络行为模式,以不同的属性集为基础建立正常连接和网络攻击的分类规则。正因为其分类性能较好,笔者利用贝叶斯分类器实现对网络攻击类型数据的收集,并进行检测。它可以发现已知的网络攻击并能检测到未知攻击,实验结果良好。