Med den ökande användningen av teknik blev intrångsdetektering ett nytt forskningsområde. Intrusionsdetektionssystem (IDS) försöker identifiera och meddela användarnas aktiviteter som normala (eller) anomalier. IDS är ett icke-linjärt och komplicerat problem och hanterar nätverkstrafikdata. Många IDS metoder har föreslagits och producerar olika nivåer av noggrannhet. Därför är det nödvändigt att utveckla ett effektivt och robust intrusionsdetekteringssystem. I detta papper har vi byggt en modell för intrångsdetekteringssystem med hjälp av slumpmässig skogsklassning. Random Forest (RF) är en ensembleklassare och presterar bra jämfört med andra traditionella klassiatorer för effektiv klassificering av attacker. För att utvärdera vår modells prestanda utförde vi experiment på NSL-KDD dataset. Empiriskt resultat visar att den föreslagna modellen är effektiv med låg falsklarmfrekvens och hög detektionshastighet.
Farnaaz och Jabbar REF utvecklade en modell för ett intrångsdetekteringssystem baserat på RF.
Random Forest Modeling for Network Intrusion Detection System
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}