Sammanfattning av denna webbsida: På grund av internets snabba tillväxt och tradition under de senaste decennierna ökar problemen med nätsäkerhet kraftigt. Människor kan inte hantera hastigheten på processer och den enorma mängd data som krävs för att hantera nätverksanomalier. Därför krävs en betydande automatisering av både hastighet och noggrannhet. Intrusion Detection System är en av metoderna för att upptäcka olaglig åtkomst och sällsynta attacker för att säkra nätverk. I detta föreslagna dokument jämförs Naive Bayes, J48 och Random Forest med att beräkna detektionshastigheten och noggrannheten hos IDS. För experiment används datauppsättningen KDD_NSL.
Ashraf m.fl. REF jämförde Naive Bayes, J48 och Random Forests (RF) resultat med 20 % NSL-KDD-datasetet.
A Comparative Study of Data Mining Algorithms for High Detection Rate in Intrusion Detection System
{'venue': 'Annals of Emerging Technologies in Computing', 'journal': 'Annals of Emerging Technologies in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}