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基于高斯朴素贝叶斯的网络安全态势感知技术研究与应用 被引量:7

Research and application of key technologies for network security situation awareness based on Gaussian Naive Bayes
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摘要 网络安全态势感知技术是一种基于环境的、动态的、整体的数据融合方法,可以从宏观角度把数据融合起来,是网络安全强有力的监控技术和保障技术。通过机器学习算法发现数据之间的相关性,可以发现数据之间潜在的联系。高斯朴素贝叶斯是机器学习中较为通用的一种算法,通过对KDDCUP99数据集的训练和测试,得到的模型有效地对网络安全测试数据进行了预测。 Network security situation awareness technology is an environment-based,dynamic,overall data integration method,which can integrate data from a macro perspective,and is a powerful monitoring technology and guarantee technology of network security.Potential associations between data can be found by machine learning algorithms.Gaussian Naive Bayes is a general algorithm in machine learning,by training and testing on the KDD CUP99 dataset,the obtained model effectively predicts the testing data of network security.
作者 谷洪彬 杨希 魏孔鹏 Gu Hongbin;Yang Xi;Wei Kongpeng(Panjin Vocational&Technical College,Panjin,Liaoning 124000,China)
出处 《计算机时代》 2021年第10期64-67,共4页 Computer Era
基金 2020年辽宁省教育厅科学研究经费项目(PZYST2020L01)。
关键词 高斯朴素贝叶斯 网络安全 态势感知 KDDCUP99数据集 Gaussian Naive Bayes network security situation awareness KDD CUP99 dataset
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参考文献4

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引证文献7

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