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入侵檢測(cè)要求系統(tǒng)能夠快速準(zhǔn)確地找出網(wǎng)絡(luò)中的入侵行為，因此對(duì)檢測(cè)算法的效率有較高的要求。針對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)效率和準(zhǔn)確率偏低，系統(tǒng)的誤報(bào)率和漏報(bào)率偏高的問題，在充分分析C4.5算法和樸素貝葉斯（NB）算法后，提出一種二者相結(jié)合的H-C4. 5-NB入侵檢測(cè)模型。該模型以概率的形式來描述決策類別的分布，并由C4.5和NB概率加權(quán)和的形式給出最終的決策結(jié)果，最后使用KDD 99數(shù)據(jù)集測(cè)試模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的C4.5、NB和NBTree方法相比，在H-C4. 5-NB中對(duì)拒絕服務(wù)（DoS）攻擊的分類準(zhǔn)確率提高了約9%，對(duì)U2R和R2L攻擊的準(zhǔn)確率提高約20%- 30%。
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