12、分布式变分贝叶斯网络安全技术分析

分布式变分贝叶斯网络安全技术分析

1. 算法性能分析

1.1 DVB 与 NB 和 NDVB 的比较

在算法分析中，需设置合适的迭代次数，让模型在不过多消耗资源的情况下达到高精度。实验评估了算法性能，设置了集中式朴素贝叶斯算法（NB）和无邻居节点合作的分布式变分贝叶斯算法（NDVB）作为基线算法。

随着迭代次数增加，分布式变分贝叶斯算法（DVB）和朴素贝叶斯算法的平均分类准确率都在提高，2000 次迭代后，两者几乎收敛到最优值。而 NDVB 因缺乏节点间合作，准确率随时间提升不明显。这表明混合变分贝叶斯算法能有效增强合作学习能力。

观察平均误差（KL 散度）随迭代的变化曲线，NDVB 算法因无信息交互融合步骤，每次迭代仅用局部信息，陷入局部最优且偏差大。DVB 算法随信息在网络中传播，逐渐改进估计器，最终能达到与集中式算法相当的结果。

集中式贝叶斯分类器性能高且耗时少，因其能使用更多数据训练模型且无需局部交互。NDVB 在时间消耗上有优势，因其分布式处理。从资源消耗和准确率看，DVB 结合了集中式贝叶斯分类器和分布式处理的优点，在大规模网络环境中，能在性能和鲁棒性间取得平衡。

方法	准确率	误分类样本平均值
DVB	0.8171	182.9
朴素贝叶斯	0.8652