Abstrakt. I detta dokument undersöks möjligheten att använda ensemblealgoritmer för att förbättra prestandan hos system för att upptäcka intrång i nätet. Vi använder en ensemble av tre olika metoder, baging, boosting och stapling, för att förbättra noggrannheten och minska den falska positiva takten. Vi använder fyra olika databrytningsalgoritmer, naiva bayes, J48 (beslutsträd), JRip (regelinduktion) och iBK (nästa granne), som basklassificeringar för dessa ensemblemetoder. Vårt experiment visar att prototypen som implementerar fyra basklassificeringar och tre ensemblealgoritmer uppnår en noggrannhet på mer än 99% för att upptäcka kända intrång, men misslyckades med att upptäcka nya intrång med noggrannheten på bara 60%. Användningen av baging, booster och stapling kan inte avsevärt förbättra noggrannheten. Stapling är den enda metod som kunde minska den falska positiva frekvensen med en betydligt hög mängd (46.84%); tyvärr har denna metod den längsta verkställighetstiden och därför är otillräcklig för att genomföra i intrångsdetekteringsfältet. Nyckelord: Intrusion Detection System, baging, booster, stapling, ensembleklassning Intrusion detektion är en process för att samla intrångsrelaterad kunskap som sker i processen för att övervaka händelser och analysera dem för tecken på intrång [1]. Det finns två grundläggande IDS-metoder: missbruksdetektering (signaturbaserad) och anomalidetektering. Systemet för upptäckt av missbruk använder mönster av välkända attacker för att matcha och identifiera kända intrång. Den utför mönstermatchning mellan den fångade nätverkstrafiken och attacksignaturer. Om en matchning upptäcks genererar systemet ett larm. Den största fördelen med detektionsparadigmet för signaturer är att det exakt kan upptäcka fall av kända attacker. Den största nackdelen är att den saknar förmåga att upptäcka nya intrång eller nolldagarsattacker [16] [17]. Den anomali detektion modell fungerar genom att identifiera en attack genom att leta efter beteende som är utanför det normala. I direktivet fastställs en grundläggande beteendemodell för användare och komponenter i en dator eller ett nätverk. Avvikelser från grundscenariot orsakar varningar som riktar människors uppmärksamhet på anomalierna [17][18]. Detta system
Syarif m.fl. REF använde fyra olika klassificeringsalgoritmer - naiva Bayes, J48 (beslutsträd), JRip (regelinduktion) och iBK (instansbaserat lärande med parameter k) -som basklassare för 3 typer av ensembletekniker: baging, booster och stapling.
Application of bagging, boosting and stacking to intrusion detection
{'venue': 'MLDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}