Intrusionsdetekteringssystem (IDS) studeras i stor utsträckning av forskare nuförtiden på grund av den dramatiska tillväxten inom nätverksbaserad teknik. Politiska kränkningar och obehörig åtkomst ökar i sin tur vilket gör intrångsdetekteringssystem av stor betydelse. Befintliga metoder för att förbättra intrångsdetekteringssystem fokuserar på val eller minskning av funktioner eftersom vissa funktioner är irrelevanta eller överflödiga som när de tas bort förbättrar noggrannheten och inlärningstiden. I detta dokument föreslår vi en hybridfunktion urvalsmetod med Correlation-baserad Feature Selection och Information Gain. I vårt arbete tillämpar vi adaptiv booster med hjälp av naiva Bayes som den svaga (bas) klassificerare. Nyckelpunkten i vår forskning är att vi kan förbättra detektionsnoggrannheten med ett minskat antal funktioner samtidigt som vi exakt bestämmer attacken. Experimentella resultat visade att vår föreslagna metod uppnådde hög noggrannhet jämfört med metoder med endast 5-klass problem. Korrelation görs med hjälp av Greedy sökstrategi och naiva Bayes som klassificering på den reducerade NSL-KDD dataset.
Wahba m.fl. REF tillämpade adaptiv booster med hjälp av naiva Bayes som den svaga (bas) klassificerare.
Improving the Performance of Multi-class Intrusion Detection Systems using Feature Reduction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}