Konventionella nät intrångsdetekteringssystem (NIDS) använder oftast individuella klassificeringstekniker, sådana system misslyckas med att ge bästa möjliga attack detektionsfrekvens. I detta dokument föreslår vi en ny tvåstegs-hybridklassificeringsmetod med hjälp av Support Vector Machine (SVM) som anomalidetektering i det första steget, och Artificial Neural Network (ANN) som missbruksdetektering i det andra. Den viktigaste idén är att kombinera fördelarna med varje teknik för att förbättra klassificeringsnoggrannheten tillsammans med en låg sannolikhet för falskt positivt. Det första steget (Anomaly) upptäcker onormala aktiviteter som kan vara ett intrång. Det andra steget (Misuse) ytterligare analysera om det finns en känd attack och klassificerar typen av attack i fyra klasser, nämligen, Neial of Service (DoS), Remote to Local (R2L), User to Root (U2R) och Probe. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen överträffar den konventionella modellen, inklusive individuell klassificering av SVM och ANN-algoritm. De empiriska resultaten visar att det föreslagna systemet har en tillförlitlig grad av upptäckt av anomaliaktivitet över nätdata. Simuleringsresultaten för båda stegen baseras på NSL-KDD-datauppsättningar som är en förbättrad version av KDD99 intrångsdatauppsättning.
Upphovsmän till REF föreslog ett system för att upptäcka intrång i två steg med användning av Support Vector Machine (SVM) som en anomali i det första steget och Artificial Neural Network (ANN) som en missbruksdetektor i nästa steg.
A two-stage hybrid classification technique for network intrusion detection system
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}