I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för intrångsdetekteringssystem baserat på provtagning med minsta Square Support Vector Machine (LS-SVM). Beslutsfattandet sker i två steg. I det första steget är hela datasetet indelat i några förutbestämda godtyckliga undergrupper. Den föreslagna algoritmen väljer representativa prover från dessa undergrupper så att proverna återspeglar hela datauppsättningen. Ett optimalt fördelningssystem utvecklas baserat på variabiliteten i observationerna inom undergrupperna. I det andra steget, minst kvadratstöd vektor maskin (LS-SVM) tillämpas på de extraherade prov för att upptäcka intrång. Vi kallar den föreslagna algoritmen som optimal allokering baserad minst kvadratstöd vektor maskin (OA-LS-SVM) för IDS. För att visa den föreslagna metodens effektivitet utförs försöken på KDD 99-databasen, som anses vara ett de facto-riktmärke för utvärdering av intrångsdetektionsalgoritm. Alla binära klasser och flera klasser testas och vårt föreslagna tillvägagångssätt ger en realistisk prestanda när det gäller noggrannhet och effektivitet. Slutligen visas också användbarheten av den föreslagna algoritmen för inkrementella datauppsättningar.
Nyligen, Kabir et al. I REF föreslogs en optimal tilldelningsbaserad minsta kvadrat-SVM (OA-LS-SVM) för intrångsdetekteringssystem.
A novel statistical technique for intrusion detection systems
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}