基于主成分分析和贝叶斯分类的入侵检测方法研究

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1、密级公开重庆邮电大学硕士学位论文Y1219425英文题目一AnAlgorithmBasedonPrincipalComponentAnalysis一垒旦垂旦aY￡§i垦堕￡!垦§§i!i￡a!iQ盟!鱼!!堑!￡坠giQnQ￡!￡￡!iQ旦硕士研究生丝垦送指导教师壑芏丞撞学科专业盐差垫廛旦挂盔论文评阅人、赵醯蜂盔聋耍邀益碧i晕堑聋毖叠蠡蜂蚣篮答辩委员会主席壅叠坚整蕉重廛盘堂2007年5月30日重庆邮电大学硕士论文摘要入侵检测是继“防火墙”、“数据加密”等传统安全防护措施之后又一道安全闸门。入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术，提供了对内部攻击、外部

2、攻击和误操作的实时防护，能够在网络系统受到危害之前，及时拦截和响应入侵。随着网络规模的日益庞大、网络环境的日益复杂和网络传输速度日益迅速，入侵检测系统在提高准确度的同时还必须提高处理速度。贝叶斯分类是数据挖掘方法中一种高效、快速的分类算法，但存在特征属性与类属性的相对独立性问题。为此，本文构建了PCA-BC入侵检测模型，将主成分分析PCA(PrincipalComponentAnalysis)和贝叶斯分类BC(BayesimClassification)结合起来，提出一种改进的入侵检测算法PCA-BC。该算法首先利用主成分分析对原始数据进行预处理，增

3、强数据分布的独立性，然后利用贝叶斯分类器学习分类规则。仿真测试结果表明通过算法使特征独立性增强、检测系统的训练时间明显降低、预测精度明显提高。关键词：入侵检测，主成分分析，贝叶斯分类，网络安全重庆邮电大学硕士论文AbstractNetworkintrusiondetectionisanewsecuritystrobebesidestraditionalsecurityprotectionmeasures，suchas“firewall'’，’'dataencryption'’etc．Asallactivesecurity-dcfcnsctechniq

4、ue,intrusiondetectionoffersreal-timeprotectionagainstinteriororexteriorattack，andmistakenoperation．ItCanintimeinterceptorrespondtotheintrusionbeforethenetworkisinvaded．However,intrusiondetectionsystemsarefacinggreatchallenges，likelargerandlargernetworkscales，moreandmorecomplica

5、tednetworkenvironmentsandfasterandfastertransmittingspeed．Sointrusiondetectionsystemsarerequiredtoimprovenotonlydetectionaccuracybutalsoprocessingspeed．Bayesianclassificationisaneffectiveandfastalgorithmforclassification．However,itispersecutedbytherelativeindependenceproblemsof

6、characteristicattributestoclasslabels．Herein,aPCA-BCmodelisbulRforintrusiondetection，whichcombinesPCA(PrincipalComponentAnalysis)withBC(BayesianClassification)．Then，animprovedalgorithmPCA-BCisputforwardforintrusiondetection．ItutilizesPCAtopre-processingoriginaldataSOthattheinde

7、pendenceofdatadistributionisenhanced．Then,classificationrulesarelearntbyBC．SimulationexperimentsshowthatthenewalgorithmCanmakedataindependencemorestronger,trainingtimeofdetectionsystemsshorterandpredictiveaccuracyhigher．Keywords：intrusiondetection,PCA(principalcomponentanalysis

8、)，BayesianClassification,NetworkSecurityⅡ独创。I'll声明本人声明