Inträngande detektionssystem användes tidigare tillsammans med olika tekniker för att på ett effektivt sätt upptäcka intrång i nätverk. Men de flesta av dessa system kan upptäcka inkräktarna endast med hög falsk larmfrekvens. I detta dokument föreslår vi en ny intelligent agentbaserad inkrementell detektionsmodell för mobila ad hoc-nätverk med hjälp av en kombination av attributval, avvikande detektion och förbättrade SVM-klassificeringsmetoder av flera klasser. För detta ändamål föreslås en effektiv förbearbetningsteknik som förbättrar detektionsnoggrannheten och minskar bearbetningstiden. Dessutom föreslås två nya algoritmer, nämligen en Intelligent Agent Weighted Distance Outlier Detection algoritm och en Intelligent Agent-baserad Enhanced Multiclass Support Vector Machine algoritm för att upptäcka inkräktare i en distribuerad databasmiljö som använder intelligenta agenter för förtroendehantering och samordning i transaktionsbehandling. De experimentella resultaten av den föreslagna modellen visar att detta system upptäcker avvikelser med låg falsk larmfrekvens och hög detektionshastighet när det provas med KDD Cup 99 datauppsättning.
al REF, föreslog en intelligent agentbaserad viktad sträcka utanför detektionsalgoritm.
Intelligent Agent-Based Intrusion Detection System Using Enhanced Multiclass SVM
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}