Ett intrångsdetekteringssystem samlar in och analyserar information från olika områden inom en dator eller ett nätverk för att identifiera eventuella säkerhetshot som inkluderar hot både från utsidan och från insidan av organisationen. Det handlar om stora mängder data, som innehåller olika irrelevanta och överflödiga funktioner och resulterar i ökad behandlingstid och låg detektionshastighet. Därför bör valet av funktioner behandlas som ett oumbärligt förbearbetningssteg för att avsevärt förbättra systemets övergripande prestanda medan man gräver på enorma datamängder. I detta sammanhang fokuserar vi i detta dokument på en tvåstegsstrategi för urval av funktioner baserat på Random Forest. Det första steget väljer funktioner med högre variabel betydelse poäng och vägleder initiering av sökprocessen för det andra steget vars utgångar den slutliga funktionen delmängd för klassificering och tolkning. Effekten av denna algoritm visas på KDD'99 intrångsdetekteringsdata, som är baserade på DARPA 98 dataset, ger märkta data för forskare som arbetar med att upptäcka intrång. Den stora bristen i datamängden KDD'99 är det enorma antalet överflödiga poster som observerats tidigare. Därför har vi härlett en datauppsättning RRE-KDD genom att eliminera överflödiga poster från KDD'99 tåg- och testdataset, så klassificerings- och funktionsvalsmetoden kommer inte att vara partisk mot mer frekventa poster. Denna RRE-KDD består av både KDD99Train+ och KDD99Test+ dataset för utbildning respektive testning. De experimentella resultaten visar att den Random Forest-baserade föreslagna metoden kan välja de viktigaste och relevanta egenskaperna som är användbara för klassificering, vilket i sin tur minskar inte bara antalet indatafunktioner och tid utan också ökar klassificeringsnoggrannheten.  Nyckelord 130
Featureval med hjälp av Random Forests dokumenterades i REF.
Feature Selection for Intrusion Detection Using Random Forest
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}