【摘 要】
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针对入侵检测系统漏报率、误报率高的缺点，以贝叶斯信息标准（BIC）评分函数为尺度，结合爬山搜索算法，降低朴素贝叶斯网络模型的强独立性假设，提出更符合实际情形的BIC评分贝叶斯网络
【机 构】
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天津大学计算机科学与技术学院,石家庄铁道学院计算机与信息工程分院
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针对入侵检测系统漏报率、误报率高的缺点，以贝叶斯信息标准（BIC）评分函数为尺度，结合爬山搜索算法，降低朴素贝叶斯网络模型的强独立性假设，提出更符合实际情形的BIC评分贝叶斯网络模型。对模型进行验证和性能分析，实验结果表明，基于BIC评分函数的贝叶斯网络模型对行为特征渐变的DoS攻击和刺探攻击具有较高识别率。
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