Trots den stora utvecklingen inom informationsteknik, särskilt Internet, datanät, globalt informationsutbyte och dess positiva effekter på alla områden i det dagliga livet, har det också bidragit till utvecklingen av penetration och intrång som utgör en stor risk för informationsorganens säkerhet, myndigheter och orsakar stora ekonomiska förluster. Det finns många tekniker för skydd såsom brandvägg och intrångsdetekteringssystem (IDS). IDS är en uppsättning av programvara och / eller hårdvara tekniker som används för att upptäcka hackarens aktiviteter i datorsystem. Två typer av anomalier används i IDS för att upptäcka påträngande aktiviteter som skiljer sig från normalt användarbeteende. Missbruk bygger på den kunskapsbas som innehåller alla kända attacktekniker och intrång upptäcks genom forskning i denna kunskapsbas. Artificiell intelligens teknik har införts för att förbättra dessa systems prestanda. Vikten av IDS är att identifiera obehörig åtkomst försöker äventyra sekretess, integritet eller tillgänglighet av datornätet. Detta papper undersöker Intrusion Detection (ID) problem med hjälp av tre maskininlärningsalgoritmer nämligen, BayesNet algoritm, Multi-Layer Perceptron (MLP), och Support Vector Machine (SVM). Algoritmerna tillämpas på en verklig, Management Information Based (MIB) dataset som samlas in från verkliga miljön. För att förbättra detektionsprocessens noggrannhet används en uppsättning funktionsvalsmetoder; Infogain (IG), ReleifF (RF) och Genetisk sökning (GS). Våra experiment visar att de tre urvalsmetoderna har förbättrat klassificeringsprestandan. GS med bachesNet, MLP och SVM ger hög noggrannhet, närmare bestämt BayesNet med GS noggrannhet är 99,9%.
I REF Author föreslog en metod för att upptäcka attacker anomali med hjälp av tre maskininlärning tekniker: BayesNet, Multi-Layer perception (MLP) och Support Vector Machine (SVM).
An empirical evaluation for the intrusion detection features based on machine learning and feature selection methods
{'venue': 'Journal of Theoretical and Applied Information Technology 30th November 2017 -- Vol. 95. No. 22 -- 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}