Inkrementell detektion används ofta som en andra försvarslinje i mobila Ad-hoc Networks (MANETS). I detta dokument undersöker vi hur man korrekt använder klassificeringsmetoder vid intrångsdetektering för MANETS. För att göra det utvärderar vi fem övervakade klassificeringsalgoritmer för intrångsdetektering på ett antal mätvärden. Vi mäter deras prestanda på en datauppsättning, som beskrivs i detta dokument, som inkluderar varierande trafikförhållanden och rörlighetsmönster för flera attacker. Ett av våra mål är att undersöka hur klassificeringsprestandan beror på problemkostnadsmatrisen. Följaktligen undersöker vi hur användningen av enhetliga kontravägda kostnadsmatriser påverkar klassificeringsprestanda. Ett andra mål är att undersöka tekniker för stämklassning när okända attacksubtyper förväntas under testning. Ofta när klassificeringen görs med hjälp av korsvalidering finns data från samma typer av attacker tillgängliga i alla veck. Detta skiljer sig från den verkliga sysselsättningen där okända typer av attacker kan förekomma. Följaktligen utvecklar vi ett sekventiellt korsvalideringsförfarande så att inte alla typer av attacker nödvändigtvis kommer att förekomma över alla veck, i hopp om att detta skulle göra inställning av klassificerare mer robust. Våra resultat indikerar att viktade kostnadsmatriser kan användas effektivt med de flesta statistiska klassificeringar och att sekventiell korsvalidering kan ha en liten men betydande effekt för vissa typer av klassificeringar.
De mätte sin prestanda på en datauppsättning, som beskrivs i detta dokument, som omfattar varierande trafikförhållanden och rörlighetsmönster för flera attacker REF.
Intrusion detection in MANET using classification algorithms : The effects of cost and model selection
{'venue': 'Ad Hoc Networks', 'journal': 'Ad Hoc Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}