一种基于贝叶斯神经网络的入侵检测系统的设计方法

摘要

本发明提供一种基于贝叶斯神经网络的入侵检测系统的设计方法，入侵检测系统通过对数据进行ETL、特征工程等相关初步预处理后，建立、训练、验证和测试贝叶斯神经网络模型，并进行相关的参数调优工作。该入侵检测系统采用无监督学习模型，不仅无需标签数据，还可以检测未知网络攻击，在网络攻击防御体系中起到尤为重要的作用。