Befintliga inkrementella detektionssystem (IDS) undersöker alla nätverksfunktioner för att upptäcka intrång eller missbruksmönster. Vid funktionsbaserad intrångsdetektering kan vissa utvalda funktioner visa sig vara överflödiga, värdelösa eller mindre viktiga än resten. I detta dokument föreslås ett kategoribaserat urval av effektiva parametrar för intrångsdetektering med hjälp av huvudkomponentanalys (PCA). I detta dokument väljs 32 grundläggande funktioner från TCP/IP-huvudet och 116 härledda funktioner från TCP-dump i ett dataset för nätverkstrafik. Angrepp kategoriseras i fyra grupper, Denial of Service (DoS), Remote to User attack (R2L), Remote to User attack (U2R) och Probing attack. TCP dumpa från DARPA 1998 dataset används i experimenten som den valda datasetet. PCA-metoden används för att bestämma en optimal funktionsuppsättning för att göra detektionsprocessen snabbare. Experimentella resultat visar att funktionsreduktion kan förbättra detektionshastigheten för den kategoribaserade detektionsmetoden samtidigt som detektionsnoggrannheten bibehålls inom ett godtagbart intervall. I detta dokument används KNN:s klassificeringsmetod för klassificering av attackerna. Experimentella resultat visar att funktionsminskningen avsevärt kommer att påskynda tåget och provningsperioderna för identifiering av intrångsförsöken.
REF visar att dimensionsminskning och identifiering av effektiva nätverksfunktioner för kategoribaserat urval kan minska handläggningstiden i ett intrångsdetekteringssystem samtidigt som detektionsnoggrannheten bibehålls inom ett godtagbart intervall.
Category-Based Intrusion Detection Using PCA
{'venue': 'J. Information Security', 'journal': 'J. Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}