无线通信网络入侵检测的模糊狮子贝叶斯系统（英文）

作者：NARENDRASINH B Gohil^*; VDEVYAS Dwivedi

来源：Journal of Central South University (English Edition), 2019, 26(11): 3017-3033.

• 入侵检测
• 无线通信网络
• 模糊聚类
• 朴素贝叶斯分类器
• 狮子朴素贝叶斯系统

无线通信网络(WCNs)的一个重要问题是它们拥有最少的资源,这就导致了高安全性的威胁。入侵检测系统(IDS)是一种发现和检测攻击的方法。提出了一种用于入侵检测的模糊狮子贝叶斯系统(FLBS)。首先,采用模糊聚类算法对数据集进行聚类。将朴素贝叶斯分类器与狮子优化算法相结合,建立新的狮子朴素贝叶斯(LNB),实现概率测度的最优生成。然后,将LNB模型应用于每个数据组,生成聚合数据。在生成聚集数据后,将LNB模型应用于聚合数据,并基于后验概率函数对异常节点进行识别。利用KDD CUP 99数据对所提出的FLBS系统的性能进行评价,并对现有的评价指标、准确性和错误接受率(FAR)进行比较分析。实验结果表明,该系统具有最大的性能,说明了该系统在入侵检测中的有效性。