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入侵检测要求系统能够快速准确地找出网络中的入侵行为，因此对检测算法的效率有较高的要求。针对入侵检测系统效率和准确率偏低，系统的误报率和漏报率偏高的问题，在充分分析C4.5算法和朴素贝叶斯（NB）算法后，提出一种二者相结合的H-C4. 5-NB入侵检测模型。该模型以概率的形式来描述决策类别的分布，并由C4.5和NB概率加权和的形式给出最终的决策结果，最后使用KDD 99数据集测试模型性能。实验结果表明，与传统的C4.5、NB和NBTree方法相比，在H-C4. 5-NB中对拒绝服务（DoS）攻击的分类准确率提高了约9%，对U2R和R2L攻击的准确率提高约20%- 30%。
入侵检测
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