Network Intrusion Detection Systems (NIDS) är avgörande för att bekämpa säkerhetshot i nätverksmiljöer. Dessa system övervakar och upptäcker skadliga beteenden för att tillhandahålla automatiserade metoder för att identifiera och hantera attacker eller säkerhetsöverträdelser i ett nätverk. Maskininlärning är ett lovande tillvägagångssätt i utvecklingen av effektiva NIDS. Ett av de problem som uppstår vid utvecklingen av sådana system är att de datamängder som används vid konstruktion av klassificeringssystem vanligtvis är obalanserade. Detta beror på att klassificeringskategorierna inte har en relativt jämn representation i datauppsättningarna. Denna studie undersöker en tvåstegs klassificeringsmetod för NIDS baserad på obalanserade uppgifter om intrångsdetektering genom att skilja utbildning och upptäckt av minoritets- och majoritetsinbrottsklasser från varandra. Syftet med detta är att möjliggöra flexibilitet i klassificeringsprocessen, t.ex. kan två olika klassificeringar användas för att upptäcka minoritets- respektive majoritetsklasser. I det här dokumentet utförde vi experiment med hjälp av den slumpmässiga skogsklassificeringen och det moderna UNSW-NB15-datasetet användes för att utvärdera effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet. Abstrakt. Network Intrusion Detection Systems (NIDS) är avgörande för att bekämpa säkerhetshot i nätverksmiljöer. Dessa system övervakar och upptäcker skadliga beteenden för att tillhandahålla automatiserade metoder för att identifiera och hantera attacker eller säkerhetsöverträdelser i ett nätverk. Maskininlärning är ett lovande tillvägagångssätt i utvecklingen av effektiva NIDS. Discipliner Ett av problemen vid utvecklingen av sådana system är att de datauppsättningar som används vid konstruktionen av klassificeringsapparater vanligtvis är obalanserade. Detta beror på att klassificeringskategorierna inte har en relativt jämn representation i datauppsättningarna. Denna studie undersöker en tvåstegs klassificeringsmetod för NIDS baserad på obalanserade uppgifter om intrångsdetektering genom att skilja utbildning och upptäckt av minoritets- och majoritetsinbrottsklasser från varandra. Syftet med detta är att möjliggöra flexibilitet i klassificeringsprocessen, t.ex. kan två olika klassificeringar användas för att upptäcka minoritets- respektive majoritetsklasser. I det här dokumentet utförde vi experiment med hjälp av den slumpmässiga skogsklassificeringen och det moderna UNSW-NB15-datasetet användes för att utvärdera effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet.
Dessutom har en tvåstegsmetod föreslagits för kvarhållande av intrång i nätet, där olika modeller för maskininlärning kan användas i de olika stegen REF.
A Two-Stage Classifier Approach for Network Intrusion Detection
{'venue': 'ISPEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}