I den här artikeln introducerade vi Tanimoto-baserade likhetsmått för värdbaserade intrång med hjälp av binära funktioner för utbildning och klassificering. K-nearest granne (kNN) klassificera har använts för att klassificera en viss process som antingen normal eller attack. Experimentet genomförs på DARPA-1998-databasen för intrångsdetektering och jämförs med andra befintliga tekniker. Den införda likhetsåtgärden visar lovande resultat genom att uppnå en mindre falsk positiv hastighet med 100 % detekteringshastighet.
Tanimoto baserade en likhet åtgärd för värdbaserade intrång på en binär funktion som för utbildning och klassificering infördes av REF.
Tanimoto Based Similarity Measure for Intrusion Detection System
{'venue': 'J. Information Security', 'journal': 'J. Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}