Det obrytbara band som idag finns mellan enheter och nätverksanslutningar gör det senares säkerhet till en avgörande faktor för vårt samhälle. Därför har vi under de senaste årtiondena bevittnat en exponentiell ökning av forskningsinsatser som syftar till att identifiera allt effektivare tekniker som kan hantera denna typ av problem, såsom Intrusion Detection System (IDS). Om en IDS å ena sidan spelar en nyckelroll, eftersom den är utformad för att klassificera nätverkshändelser som normala eller intrång, å andra sidan måste den möta flera välkända problem som minskar dess effektivitet. Den viktigaste av dem är det stora antalet falska positiva som är relaterade till dess oförmåga att upptäcka händelser mönster inte inträffade i det förflutna (d.v.s. Noll-dagars attacker). Detta papper introducerar en ny Discretized Extended Feature Space (DEFS) modell som ger en tvåfaldig fördel: först, genom en diskretization process minskar det händelsemönster genom att gruppera dem liknande i termer av funktionsvärden, minska frågorna relaterade till klassificeringen av okända händelser; för det andra, balanserar det en sådan diskretization genom att utöka händelsemönster med en serie meta-information som kan väl karakterisera dem. Metoden har utvärderats med hjälp av en verklig datauppsättning (NSL-KDD) och med hjälp av både urvals- och tidsseriernas korsvalideringsstrategier för att undvika att utvärderingen blir partisk genom övermontering. De experimentella resultaten visar hur den föreslagna DEFS-modellen kan förbättra klassificeringsprestandan i de mest utmanande scenarierna (obalanserade prov) med avseende på de kanoniska toppmoderna lösningarna.
Dessutom används en discretized utökad funktionsutrymme (DEFS) modell för IDS REF, där antalet händelsemönster kan minskas genom att gruppera liknande mönster baserat på funktionsvärden.
A Discretized Extended Feature Space (DEFS) Model to Improve the Anomaly Detection Performance in Network Intrusion Detection Systems.
{'venue': 'KDIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}