och nödvändiga komponenter för att säkerställa nätsäkerheten och skydda nätresurser och nätinfrastrukturer. I detta dokument införde vi effektivt intrångsdetekteringssystem genom att använda Principal Component Analysis (PCA) med Support Vector Machines (SVMs) som ett tillvägagångssätt för att välja den optimala funktionen delmängd. Vi kontrollerar effektiviteten och genomförbarheten av det föreslagna IDS-systemet genom flera experiment på NSL-KDD dataset. En minskningsprocess har använts för att minska antalet funktioner för att minska systemets komplexitet. De experimentella resultaten visar att det föreslagna systemet kan påskynda processen för intrång upptäckt och att minimera minnesutrymme och CPU-tid kostnad.
Huvudkomponentanalys användes också i REF för att minska de valda funktionerna till 23.
Principle components analysis and Support Vector Machine based Intrusion Detection System
{'venue': '2010 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications', 'journal': '2010 10th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}