简介：摘 要 本文提出一种集成贝叶斯分类器的数据流入侵检测模型，目的是在适应概念漂移的前提下，利用多个时间段的数据学习生成多个贝叶斯分类器，检测入侵行为。为了提高分类器的构建速度和准确率，可以使用卡方检验先对数据进行特征缩减等预处理，达到优化目的。
利用卡方检验优化集成贝叶斯分类器用于数据流入侵检测的方法
