基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究

章倩; 周健

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基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究

更新时间：2026-09-04

- 基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究
- The Intrusion Detection Model and Simulation Study Based on the Bayesian
- 微电子学与计算机 2013年30卷第11期页码：119-122
- 作者机构：
  
  1. 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
  2. 合肥工业大学信息与网络中心,安徽,合肥,230009
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目（60873194）
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2013
- 稿件说明：
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章倩, 周健. 基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究[J]. 微电子学与计算机, 2013, 30(11): 119-122.

ZHANG Qian, ZHOU Jian. The Intrusion Detection Model and Simulation Study Based on the Bayesian[J]. 2013, 30(11): 119-122.
章倩, 周健. 基于贝叶斯的入侵检测模型与仿真研究[J]. 微电子学与计算机, 2013, 30(11): 119-122. DOI：

ZHANG Qian, ZHOU Jian. The Intrusion Detection Model and Simulation Study Based on the Bayesian[J]. 2013, 30(11): 119-122. DOI：

摘要

本文提出了一种基于贝叶斯的网络入侵检测模型。首先，使用主成分分析法提取网络数据包关键属性、消除冗余属性、降低维数，再用贝叶斯分类器进行分类。结果表明，该模型不但提高了入侵检测的效率，而且也加快了检测速度，更适合当前的复杂网络检测。

Abstract

This paper proposes a network intrusion detection model based on Bayesian. First

the principal component analysis (PCA) was used to extract the key ability

eliminate the redundant attributes

reduce the data dimension

then use the Bayesian classifier to classify.The simulation results show that the model improves the efficiency of the intrusion detection and speed up the detection speed

and is suitable for the current complex network intrusion detection.

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