Bayesian Networks.‘ A Bayesian netw

Bayesian Networks.‘ A Bayesian network is an approach that models statistical dependencies and causal relationships between system variables. The model is typically represented by a directed acyclic graph where each node represents a variable and each link indicates a Bayesian relationship of one variable on another. A naive Bayes network is a restricted network that assumes independence between nodes. This restriction results in a tree structure. In Bayesian approaches conditional probabilities are used to predict the traffic class of network events. [Vlades et a1 2000] proposed a Naive Bayes approach that evaluated network traffic bursts for anomalous behavior. This method was capable of detecting distributed attacks where each individual attack session was not anomalous enough to raise alerts on its own. [Scott 2004] Proposed a general model for network intrusion detection based on Bayesian reasoning. It proposed general methods applicable to many different types of networks arguing that Bayesian methods lead to coherent systems that can handle the complex distributions associated with network traffic. [Wang et at 2006] proposed a Bayesian latent class modeling approach that utilized unsupervised learning and did not require labeled training data. [Cha and Lee 2007] used Bayesian Networks to detect anomalous attacks in FTP traffic.

Kết quả (Việt) 1:

Mạng Bayes.' Một mạng Bayes là một phương pháp tiếp cận mô hình thống kê phụ thuộc và mối quan hệ nhân quả giữa biến hệ thống. Các mô hình thường được đại diện bởi một đồ thị acyclic đạo diễn, nơi mà mỗi nút đại diện cho một biến và mỗi liên kết cho thấy một mối quan hệ Bayes của biến một ngày khác. Một mạng Bayes ngây thơ là một mạng lưới bị giới hạn, giả định độc lập giữa các nút. Hạn chế này kết quả trong một cấu trúc cây. Trong phương pháp tiếp cận Bayes xác suất có điều kiện được sử dụng để dự đoán loại lưu lượng truy cập của mạng các sự kiện. [Vlades et a1 2000] đề xuất một phương pháp tiếp cận ngây thơ Bayes đánh giá mạng giao thông bursts cho hành vi bất thường. Phương pháp này là có khả năng phát hiện các cuộc tấn công phân phối nơi mỗi phiên làm việc tấn công cá nhân đã không được bất thường, đủ để nâng cao cảnh riêng của mình. [Scott năm 2004] Đề xuất một mô hình tổng quát để phát hiện xâm nhập mạng dựa trên lý luận Bayes. Nó đề xuất phương pháp chung áp dụng cho nhiều loại khác nhau của mạng lập luận rằng phương pháp Bayes dẫn đến hệ thống mạch lạc mà có thể xử lý các bản phân phối phức tạp liên quan đến lưu lượng truy cập mạng. [Wang et tại 2006] đề xuất một lớp học tiềm ẩn Bayes mô hình hóa cách tiếp cận đó sử dụng không có giám sát học tập và không bắt buộc có nhãn dữ liệu đào tạo. [Cha và Lee 2007] sử dụng mạng Bayes để phát hiện các cuộc tấn công bất thường trong lưu lượng truy cập FTP.

Kết quả (Việt) 2:

Mạng Bayesian. ' Một mạng Bayesian là một cách tiếp cận mô hình phụ thuộc thống kê và các mối quan hệ nhân quả giữa các biến hệ thống. Mô hình này thường được biểu diễn bằng một đồ thị acyclic trực tiếp ở nơi mỗi nút đại diện cho một biến và mỗi liên kết chỉ ra một mối quan hệ Bayesian của một biến ngày khác. Một mạng Bayes ngây thơ là một mạng lưới hạn chế, cho rằng sự độc lập giữa các nút. Hạn chế này dẫn đến một cấu trúc cây. Trong phương pháp Bayesian xác suất có điều kiện được sử dụng để dự đoán các lớp lưu lượng của các sự kiện mạng. [Vlades et a1 2000] đề xuất một cách tiếp cận Naive Bayes được đánh giá bùng nổ lưu lượng truy cập mạng cho hành vi bất thường. Phương pháp này có khả năng phát hiện các cuộc tấn công phân tán nơi mỗi phiên tấn công cá nhân là không đủ để nâng cao cảnh báo bất thường ngày của riêng mình. [Scott 2004] đã đề xuất một mô hình tổng quát để phát hiện xâm nhập mạng dựa trên những lý luận Bayesian. Nó đề xuất phương pháp chung áp dụng cho nhiều loại khác nhau của các mạng cho rằng phương pháp Bayesian dẫn đến hệ thống mạch lạc mà có thể xử lý các bản phân phối phức tạp liên quan đến mạng lưới giao thông. [Wang et vào năm 2006] đã đề xuất một cách tiếp cận mô hình lớp học tiềm ẩn Bayes sử dụng học không giám sát và không đòi hỏi dữ liệu đào tạo nhãn. [Cha và Lee 2007] sử dụng Bayesian để phát hiện các cuộc tấn công mạng bất thường trong giao thông FTP.