融合NBC与PNN的网络异常分类模型提升检测精度

本文主要探讨了网络异常分类的重要性，针对单一分类器的局限性，提出了一种融合朴素贝叶斯分类器（NBC）与概率神经网络（PNN）的新型网络异常分类模型。该模型利用两种算法的不同优势，通过权值分配结合它们的分类精度，以提高整体分类效果。实验在KDD99数据集上验证了新模型的性能，显示出相比单独使用PNN或NBC，新模型具有更高的分类准确性和更好的类别平衡性。 正文： 网络异常分类是网络安全领域中的关键任务，有助于管理者及时发现并应对各种网络攻击行为。随着互联网的发展，网络威胁不断增多，有效分类网络异常流量成为保护网络安全的重要手段。分类算法通过对大量数据进行分析，构建描述特定类别的模型，并对未知数据进行预测，从而实现数据的划分。 多种分类算法被广泛应用，如支持向量机（SVM）、K-最近邻（K-NN）、反向传播神经网络（BPNN）、贝叶斯网络、决策树、径向基函数（RBF）神经网络以及概率神经网络（PNN）。其中，朴素贝叶斯分类器因其简洁的结构和高效性能而受到青睐，但其假设属性之间相互独立，限制了处理属性间相关性的能力。另一方面，PNN作为一种非线性识别能力强的神经网络，利用Parzen窗统计不同类别的概率密度函数，虽然训练速度快，但固定平滑参数可能导致识别率下降。 为了克服这些限制，本文提出了融合NBC与PNN的网络异常分类模型。模型的创新之处在于结合了NBC的属性独立性假设和PNN的非线性识别能力。具体做法是，利用NBC和PNN对各类异常的分类精度作为权值，计算未知流量属于各类别的概率，取概率最大值作为最终预测结果。这种集成方法旨在提高对各类异常的分类效果的均衡性和精度。 在KDD99数据集上进行的实验表明，提出的融合模型在分类性能上优于单一的NBC或PNN分类器。实验结果验证了新模型能够更准确地识别网络异常，尤其是在处理复杂和多变的网络环境时，分类效果更优，提高了网络管理者的监控效率和响应速度。 这篇论文的研究成果为网络异常检测提供了新的思路，通过融合不同分类器的优势，提升了网络异常分类的效率和准确性。这不仅有助于网络安全领域的理论研究，也对实际网络防御策略的制定具有实践意义。