Abstract-Network intrång upptäckt syftar till att skilja attackerna på Internet från normal användning av Internet. Det är en oumbärlig del av informationssäkerhetssystemet. På grund av mångfalden av nätverksbeteenden och den snabba utvecklingen av attackmode är det nödvändigt att utveckla snabba maskininlärning-baserade detektionsalgoritmer för intrång med hög detektionshastighet och låg falsk-larmfrekvens. I denna korrespondens föreslår vi en intrångsdetekteringsalgoritm baserad på AdaBoost-algoritmen. I algoritmen används beslutstumpar som svaga klassificeringar. Beslutsreglerna gäller både kategoriska och kontinuerliga inslag. Genom att kombinera de svaga klassificeringarna för kontinuerliga funktioner och de svaga klassificeringarna för kategoriska egenskaper till en stark klassificering, hanteras förhållandet mellan dessa två olika typer av egenskaper naturligt, utan några påtvingade omvandlingar mellan kontinuerliga och kategoriska egenskaper. Anpassningsbara initialvikter och en enkel strategi för att undvika övermontering antas för att förbättra algoritmens prestanda. Experimentella resultat visar att vår algoritm har låg computational komplexitet och felfrekvens, jämfört med algoritmer av högre computational komplexitet, som testats på referensprovdata. Index Terms-AdaBoost, computational komplexitet, detektionsfrekvens, falsk-larmfrekvens, intrångsdetektering.
Hu m.fl. I REF föreslogs en ny algoritm för intrångsdetektering som har låg beräkningsmässig komplexitet och hög detektionshastighet.
AdaBoost-Based Algorithm for Network Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}