Anomaly detektion är en metod i intrångsdetekteringssystem (IDS) som syftar till att fånga eventuella avvikelser från profilerna för normala nätverksaktiviteter. Den lider dock av hög falsk larmfrekvens eftersom den har hinder för att skilja gränserna mellan normala profiler och anfallsprofiler. I detta dokument föreslår vi en effektiv metod för att upptäcka anomalier genom att hybridisera tre tekniker, dvs. Partikelsvärmoptimering (PSO), optimering av myrkolonier (ACO) och genetisk algoritm (GA) för val av funktioner och ensemble av fyra trädbaserade klassificeringar, dvs. Slumpmässig skog (RF), naiva vikar träd (NBT), logistiska modell träd (LMT), och minskar felbeskärning träd (REPT) för klassificering. Det föreslagna tillvägagångssättet genomförs på NSL-KDD dataset och från det experimentella resultatet överträffar det avsevärt de befintliga metoderna när det gäller noggrannhet och falsk larmfrekvens.
En kombination av hybridfunktionsval och trädbaserad klassificeringsensemble för anomalibaserade IDS introduceras i REF.
HFSTE: Hybrid Feature Selections and Tree-Based Classifiers Ensemble for Intrusion Detection System
{'venue': 'IEICE Transactions', 'journal': 'IEICE Transactions', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}