1 Abstract-Forskningsämnet som denna uppsats fokuserar på är intrångsdetektering i kritisk nätverksinfrastruktur, där diskriminering av normal aktivitet lätt kan korrigeras, men inga intrång bör förbli oupptäckta. Det intrångsdetekteringssystem som presenteras i detta dokument är baserat på stödvektormaskiner som klassificerar okända datainstanser enligt både funktionsvärden och viktfaktorer som representerar egenskapernas betydelse för klassificeringen. Det viktigaste bidraget från den föreslagna modellen är avsevärt minskad falsk negativ frekvens, även för de mindre kategorier som har mycket få fall i utbildningssetet, vilket tyder på att den föreslagna modellen är lämplig för ovannämnda miljöer. Index Terms-Intrusion upptäckt, maskininlärning, stöd vektor maskiner, falsk negativ hastighet.
Det system för intrångsdetektering som presenteras är baserat på stödvektormaskiner som klassificerar okända datainstanser enligt både funktionsvärden och viktfaktorer som representerar betydelsen av egenskaper mot klassificeringen REF.
Improving Intrusion Detection with Adaptive Support Vector Machines
{'venue': None, 'journal': 'Elektronika Ir Elektrotechnika', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}