Sammanfattning av denna webbsida: Network Intrusion Detection är ett komplext klassificeringsproblem som syftar till att särskilja de legitima från olagliga och potentiellt skadliga nätverksanslutningar över kommunikationsnätet. Vad som bidrar till komplexiteten i problemet är den nära realtid svar på ett hot, obalanserade datauppsättningar att hantera och slutligen data blandas i naturen med vissa funktioner är numeriska vissa diskreta och några nominella. I detta arbete har vi tillämpat Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) för att balansera datauppsättningen och eliminera skevheten i klassdistributionen. Framgången för k-Nearest Neighbour (k-NN) beror på den uppsättning grannar som anses vara mycket nära eller liknar en datapunkt som i sin tur bestäms av likheten/avståndet metriska används, där de flesta av de mätvärden som används i litteraturen endast behandlar numeriska data, och antingen behöver omvandling av kategoriska funktioner till numeriska funktioner eller helt enkelt eliminera kategoriska funktioner, vilket ofta leder till en minskning av resultaten. När det gäller detta arbete, tar vi hänsyn till båda kategorierna av funktioner samtidigt genom att ersätta den konventionella Euclidean metrisk med Gower metrisk, som är bättre lämpad för blandade data. Gower metrisk ger en mekanism för att hantera heterogena egenskaper på olika sätt och ger slutligen ett kvantifierbart värde som avgör likheten mellan de två fallen. Experimentella resultat visar att improviserad version av k-NN överträffar sin konventionella motsvarighet i termer av noggrannhets-, detektions-, precisions-, recall-, f-mätnings- och mottagningskarakteristisk (ROC) kurva.
I REF har författarna använt Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) för att balansera datauppsättningen och eliminera skevheten i klassdistributionen.
An Improvised k-NN Respecting Diversity of Data for Network Intrusion Detection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}