• ISSN 0258-2724
  • CN 51-1277/U
  • EI Compendex
  • Scopus 收录
  • 全国中文核心期刊
  • 中国科技论文统计源期刊
  • 中国科学引文数据库来源期刊

基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测

文琪 彭宏 徐志根

文琪, 彭宏, 徐志根. 基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测[J]. 西南交通大学学报, 2005, 18(5): 659-663.
引用本文: 文琪, 彭宏, 徐志根. 基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测[J]. 西南交通大学学报, 2005, 18(5): 659-663.
WENQi, PENGHong, XUZhi-gen. VirusDetection Based on Rough Set and Bayes C lassifier[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2005, 18(5): 659-663.
Citation: WENQi, PENGHong, XUZhi-gen. VirusDetection Based on Rough Set and Bayes C lassifier[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2005, 18(5): 659-663.

基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测

VirusDetection Based on Rough Set and Bayes C lassifier

  • 摘要: 在病毒程序检测中将粗糙集与贝叶斯分类器相结合.该方法在粗糙集属性约简的基础上,综合考虑了条 件属性和决策属性的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响.通过基于依赖性的属性约简,减少对属性 变量间独立性的限制,发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能,优化贝叶斯分类器的特性.实验结果表明,检测率达到 97. 88%,正确率为97. 16%,明显高于传统的基于特征和RIPPER的方法,也高于多贝叶斯方法;虚警率为 5. 19%,也比上述所有方法均有所降低.

     

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1587
  • HTML全文浏览量:  59
  • PDF下载量:  204
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 刊出日期:  2005-10-25

目录

    /

    返回文章
    返回