Abstrakt. Tillämpning och utveckling av specialiserade maskininlärning tekniker får ökad uppmärksamhet i intrångsdetektering gemenskapen. Olika inlärningsmetoder som föreslås för olika problem med att upptäcka intrång kan grovt delas in i två breda kategorier: övervakad (klassificering) och oövervakad (anomatisk detektering och klusterbildning). I detta bidrag utvecklar vi ett experimentellt ramverk för jämförande analys av båda typerna av inlärningstekniker. I vårt ramverk kastar vi oövervakade tekniker i ett specialfall av klassificering, där utbildning och modellval kan utföras med hjälp av ROC-analys. Vi undersöker sedan båda typer av inlärningstekniker med avseende på deras detektionsnoggrannhet och förmåga att upptäcka okända attacker.
Laskov m.fl. REF tillhandahöll en jämförande analys av övervakade och oövervakade inlärningsmetoder med avseende på deras detekteringsnoggrannhet och förmåga att upptäcka okända attacker.
Learning Intrusion Detection: Supervised or Unsupervised?
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}