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J-GLOBAL ID：201802276171639218   整理番号：18A0682187

情報利得に基づくベイズ状態要素抽出【JST・京大機械翻訳】

A Method Using Information Gain and Naive Bayes to Extract Network Situation Information

著者 (2件)： Qi Ben (中国人民公安大学信息技術与网絡安全学院,北京,100038) ,  Wang Mengdi (中国人民公安大学信息技術与网絡安全学院,北京,100038)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 9  ページ： 54-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワークセキュリティ状況要素の抽出、縮小、分類問題に対して、本文で収集したネットワークデータに対して、各属性の情報利得の減少を計算し、情報利得により重みを設定し、関連性の強い状況因子を獲得した。ナイーブBayesによるセキュリティ状況因子の分類において、素朴なベイズアルゴリズムに対して改善を行い、調節因子を加え、分類効果を向上させ、悪意のある攻撃に対する検査を実現した。最後に、侵入検出データセットを用いて改良した方法に対してテストを行い、そして得られた結果を伝統的な方法と比較し、より良い効果が得られた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セキュリティ
準シソーラス用語： 侵入検知 ,  ネットワークセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 情報利得 ,  要素