用python写一个基于贝叶斯网络模型的系统入侵检测代码

以下是一个基于贝叶斯网络模型的简单系统入侵检测代码示例。在此示例中，我们使用了Python中的PyMC3库来实现贝叶斯网络模型。

import pymc3 as pm
import numpy as np

# 设置数据
data = np.array([[1, 0, 0, 1, 1],
                 [1, 1, 1, 1, 0],
                 [0, 1, 0, 1, 0],
                 [1, 0, 1, 1, 1],
                 [0, 1, 1, 0, 0],
                 [0, 0, 1, 1, 0]])

# 定义模型
with pm.Model() as intrusion_model:
    # 定义先验分布
    alpha = pm.Dirichlet('alpha', a=np.ones(5))
    beta = pm.Dirichlet('beta', a=np.ones(5))
    gamma = pm.Dirichlet('gamma', a=np.ones(5))
    delta = pm.Dirichlet('delta', a=np.ones(5))

    # 定义条件概率表
    p_A = pm.Categorical('p_A', p=alpha, shape=5)
    p_B = pm.Categorical('p_B', p=beta, shape=5)
    p_C = pm.Categorical('p_C', p=gamma, shape=5)
    p_D = pm.Categorical('p_D', p=delta, shape=5)

    # 定义观测值
    observation = pm.Categorical('obs', p=[p_A, p_B, p_C, p_D], observed=data)

# 进行推断
with intrusion_model:
    trace = pm.sample(1000, tune=1000)

# 输出结果
pm.traceplot(trace)

在此代码示例中，我们使用了一个简单的数据集来模拟入侵检测系统。数据集包括6个观测值，每个观测值有5个二进制特征。我们使用PyMC3库来定义先验分布和条件概率表，并使用MCMC算法进行推断。最终，我们输出MCMC链的跟踪图来检查参数的收敛情况。