ABSTRACT Under de senaste åren har den ökade användningen av trådlösa nätverk för överföring av stora mängder information gett upphov till en myriad av säkerhetshot och integritetsproblem, vilket har lett till att ett antal förebyggande och skyddande åtgärder, inklusive system för att upptäcka intrång, har utvecklats. Inkrementella detektionsmekanismer spelar en central roll när det gäller att säkra dator- och nätverkssystem, men för olika IDS är prestandan fortfarande en viktig fråga. Dessutom påverkas noggrannheten hos befintliga metoder för IDS med hjälp av maskininlärning kraftigt när funktionen utrymme växer. I detta dokument föreslår vi en IDS baserad på djupt lärande med feed forward djupa neurala nätverk (FFDNNs) i kombination med en filterbaserad funktionsvalalgoritm. FFDNN-IDS utvärderas med hjälp av den välkända NSL-kunskap upptäckt och datautvinning (NSL-KDD) dataset och det jämförs med följande befintliga maskininlärningsmetoder: stöd vektorer maskiner, beslut träd, K-Nearest Neighbor, och Naïve Bayes. De experimentella resultaten visar att FFDNN-IDS ökar noggrannheten jämfört med andra metoder. Djupt lärande, funktionsextraktion, intrångsdetektering, maskininlärning, trådlösa nätverk.
För en trådlös IDS, S.M. Kansongo m.fl. i REF använda en filterbaserad algoritm för att välja funktioner och en feed-forward djupa neurala nätverk som IDS.
A Deep Learning Method With Filter Based Feature Engineering for Wireless Intrusion Detection System
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}