[发明专利]一种以朴素贝叶斯模型和云端安全的大数据入侵检测方法在审
| 申请号： | 202110169229.8 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112883371A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 魏光杏;李华;邹军国;戴月;陈银燕;苗孟君 | 申请（专利权）人： | 滁州职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 刘林 |
| 地址： | 239000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种以朴素贝叶斯模型和云端安全的大数据入侵检测方法，包括基于朴素贝叶斯和云端安全的入侵检测方法，基于朴素贝叶斯和云端安全的入侵检测方法主要包括云端数据安全模块、数据处理模块、属性权值的确定模块、NB模型和入侵监测体系五个组成部分，其中数据处理模块分为改进的属性选择算法和数据离散化两个部分，属性权值的确定模块使用fisher score值计量加权系数，NB模型主要为隐朴素贝叶斯。本发明从属性选择算法方面对朴素贝叶斯模型进行优化，对朴素贝叶斯模型的结构利用权值进行改进，并且将改进的属性选择算法和加权隐朴素贝叶斯模型结合起来应用到大数据入侵检测中，提高对数据的防入侵检测的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 朴素 贝叶斯 模型 云端 安全 数据 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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