Sammanfattning - Inkrementell detektionssystem (IDS) används för att upptäcka olika typer av attacker i sammankopplade nätverk. Många maskininlärningsmetoder har också introducerats av forskare nyligen för att erhålla hög noggrannhet och detektionshastighet. Tyvärr är en potentiell nackdel med alla dessa metoder graden av falsklarm. Vårt föreslagna tillvägagångssätt visar dock bättre resultat genom att kombinera klusterbildning (för att identifiera grupper av på liknande sätt uppförda prover, d.v.s. skadliga och skadliga aktiviteter) och klassificeringsmetoder (för att klassificera alla data i korrekta klasskategorier). Inflygningen, KM+1R, kombinerar k-means klustring med OneR-klassificeringstekniken. KDD Cup '99-uppsättningen används som simuleringsdatauppsättning. Resultatet visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt uppnår en bättre noggrannhet och upptäcktsfrekvens, särskilt när det gäller att minska falsklarmet.
I REF införs ett tillvägagångssätt som kombinerar teknikerna K-means klustring och OneR-klassificering.
Intrusion detection based on k-means clustering and OneR classification
{'venue': '2011 7th International Conference on Information Assurance and Security (IAS)', 'journal': '2011 7th International Conference on Information Assurance and Security (IAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}