Den enorma spridningen av cyberekonomi, användning av sociala medier och onlinetransaktioner har resulterat i stora datavolymer i cyberrymden. Detta har lett till en ökad oro över säkerheten för konfidentiella uppgifter i cyberrymden. System för nätsäkerhetssituationsmedvetenhet hjälper till att effektivt övervaka ett nätverk för misstänkta aktiviteter och förhindra eventuella angrepp på den information som lagras i nätverket. I detta dokument har man föreslagit ett system för att upptäcka intrång i nätsäkerhetssituationen genom att använda villkorat slumpmässigt fält. Villkorliga slumpmässiga fält som villkorade modeller kan modellera samband mellan de observerade egenskaperna. Detta leder till större noggrannhet i klassificeringen. Villkorligt slumpmässiga fältets komplexitet ökar med antalet funktioner i observationen. För att minska denna komplexitet har en funktionsvalsmetod med oneR-algoritm föreslagits. Förmågan hos oneR-algoritm att hitta det bästa attributet som resulterar i optimal klassificering har använts för att rangordna funktionerna i observationen. Det föreslagna systemet utbildades och testades med hjälp av bänkmärket NSL-KDD dataset. Det föreslagna experimentsystemet visade högre noggrannhet (98%) när det gällde att identifiera en attack i allmänhet och visade också bättre resultat (>93%) när det gällde att identifiera enskilda attackkategorier specifikt.
Mahendiran och Appusamy REF föreslår det andra tillvägagångssättet med CRF-baserad klassificering tillsammans med en funktionsvalsmetod med en-R-algoritm för att upptäcka intrång.
An Intrusion Detection System for Network Security Situational Awareness Using Conditional Random Fields
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Engineering and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}