Intrusionsdetekteringssystem ger ytterligare försvarskapacitet till ett nätverksanslutet informationssystem utöver de säkerhetsåtgärder som tillhandahålls av brandväggarna. I detta dokument föreslås en aktiv regelbaserad förbättring av C4.5-algoritmen för upptäckt av intrång i nätverk för att upptäcka missbruk av interna angripare genom effektiv klassificering och beslutsfattande i datornätverk. Denna förbättrade C4.5-algoritm härleder en uppsättning klassificeringsregler från nätverksrevisionsdata och sedan används de genererade reglerna för att upptäcka nätverksintrång i en realtidsmiljö. Till skillnad från de flesta befintliga beslut träd baserade metoder, de lekande regler som genereras och avfyras i detta arbete är mer effektiva eftersom den informationteoretiska metoden minimerar det förväntade antalet tester som behövs för att klassificera ett objekt och garanterar att ett enkelt (men inte nödvändigtvis det enklaste) träd hittas. Den största fördelen med denna föreslagna algoritm är att den generella förmågan hos förbättrade C4.5-beslutsträd är bättre än den hos C4.5-beslutsträd. Vi har använt data från den tredje internationella kunskapssöknings- och datautvinningsverktygstävlingen (KDDcup'99) för att utbilda och testa genomförbarheten av denna föreslagna modell. Genom att tillämpa den förbättrade C4.5-algoritmen har en genomsnittlig detektionshastighet på 93,28 procent och en falsk positiv frekvens på 0,7 procent erhållits i detta arbete.
Prema m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. I REF presenteras ett aktivt regelbaserat system för att upptäcka intrång, vilket är en förbättring av metoden med beslutsträd i C4.5 och för utvärdering av prestanda används kddcupdataset.
An Active Rule Approach for Network Intrusion Detection with Enhanced C4.5 Algorithm
{'venue': 'IJCNS', 'journal': 'IJCNS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}