贝叶斯与决策树算法结合在入侵检测中的应用与优势分析

"这篇硕士学位论文探讨了贝叶斯与决策树算法在入侵检测中的应用，由黄国康撰写，滕少华指导，属于计算机系统结构专业。论文指出，随着网络技术的发展，网络安全面临着重大挑战，入侵检测技术成为保护网络安全的重要手段。文章的核心是将贝叶斯分类算法和决策树分类算法结合，提出一种新的分类算法，以提高检测准确率和鲁棒性。论文的主要工作包括：介绍入侵检测技术的重要性及国内外研究现状，解析贝叶斯原理和决策树理论，构建基于贝叶斯节点的决策树分类算法，并通过实验验证其有效性。最后，讨论了算法的优势和不足，提出了未来的研究方向。关键词：网络安全、入侵检测、贝叶斯、决策树。" 详细说明： 1. **入侵检测技术**：是网络安全的重要组成部分，旨在主动防御攻击，判断网络行为是否正常或异常。它在保护网络安全中扮演着至关重要的角色。 2. **贝叶斯分类算法**：利用贝叶斯定理，根据先验概率进行预测，能够处理多分类问题，但可能受到数据不平衡的影响。 3. **决策树算法**：基于信息增益原则，通过构建树状模型进行分类决策，易于理解和解释，但可能导致过拟合。 4. **结合贝叶斯与决策树**：论文提出将两者结合，利用贝叶斯的统计特性与决策树的结构优势，以提升入侵检测的准确性。 5. **入侵检测模型与框架**：论文详细阐述了入侵检测的构成，包括各个组件的功能，如数据收集、预处理、特征选择、模式匹配和响应策略。 6. **实验验证**：通过实证研究证明了新算法的优越性，表明其在准确率上超过仅使用贝叶斯网络或决策树的独立应用。 7. **优缺点分析**：作者对提出的分类算法进行了评估，指出了它的优点（如增强的准确性和鲁棒性）和需要改进的地方，为未来研究提供了方向。 8. **关键词**：网络安全的研究聚焦于如何防范和应对网络攻击，其中，入侵检测是关键，而贝叶斯和决策树算法是实现这一目标的有效工具。