Abstrakt-flera studier har föreslagit att det genom att välja relevanta funktioner för intrångsdetekteringssystem är möjligt att avsevärt förbättra detektionsnoggrannheten och prestandan hos detektionsmotorn. Numera med framväxten av ny teknik som Cloud Computing eller Big Data, genereras stora mängder nätverkstrafik och intrångsdetekteringssystemet måste dynamiskt samlas in och analysera de data som produceras av inkommande trafik. I en stor datauppsättning bidrar dock inte alla funktioner till att representera trafiken, vilket minskar och väljer ett antal lämpliga funktioner kan förbättra hastigheten och noggrannheten i intrångsdetekteringssystemet. I denna studie har en mekanism för urval av funktioner föreslagits som syftar till att eliminera icke-relevanta egenskaper samt identifiera de egenskaper som kommer att bidra till att förbättra detektionshastigheten, baserat på de poäng som varje egenskap har fastställt under urvalsprocessen. För att uppnå detta mål användes en rekursiv funktionselimineringsprocess som förknippades med en beslutsträdsbaserad klassificering och senare identifierades lämpliga relevanta egenskaper. Detta tillvägagångssätt tillämpades på NSL-KDD datasetet som är en förbättrad version av den tidigare KDD 1999 Dataset, scikit-lärande som är ett maskininlärningsbibliotek skrivet i python användes i detta papper. Med hjälp av detta tillvägagångssätt identifierades relevanta egenskaper i datauppsättningen och noggrannhetsgraden förbättrades. Dessa resultat lånar ut för att stödja idén att funktioner urval förbättra avsevärt klassificeringen prestanda. Förståelse för de faktorer som bidrar till att identifiera relevanta egenskaper kommer att göra det möjligt att utforma ett bättre system för att upptäcka intrång.
Flera studier har föreslagit att det genom att välja relevanta funktioner för intrångsdetekteringssystem är möjligt att avsevärt förbättra detektionsnoggrannheten och prestandan hos detektionsmotorn REF.
A Subset Feature Elimination Mechanism for Intrusion Detection System
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}