[发明专利]一种基于加权隐朴素贝叶斯模型大数据入侵检测方法在审
| 申请号： | 202110169508.4 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112906778A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 魏光杏;李华;邹军国;戴月;陈银燕;苗孟君 | 申请（专利权）人： | 滁州职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06F16/25 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 刘林 |
| 地址： | 239000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于加权隐朴素贝叶斯模型大数据入侵检测方法，该检测方法包括如下步骤：在线收集：将大数据中网络入侵病毒数据传输至加权隐朴素贝叶斯模型数据库中，对入侵病毒属性进行数据转换，得到入侵属性信息表；离线构建：通过mitmproxy抓包软件收集获取并预处理设备中的离线数据包，获得离线数据包属性集合。本发明通过强大的数据库来将病毒属性进行多级分类，将分类整合形成属性矩阵，并且通过贝叶斯模型综合访问属性矩阵，相比传统WAF技术对网站入侵更加准确全面，能够减少漏检、误检的概率，降低隐藏属性和未知属性病毒的通过率；通过抓取数据包来进行模型学习，减小了服务器的性能开销并且可以识别多种入侵攻击手段。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加权 朴素 贝叶斯 模型 数据 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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