Utvecklingen av system för att upptäcka intrång (IDS) som är anpassade för att göra det möjligt för routers och nätförsvarssystem att upptäcka skadlig nätverkstrafik maskerad som nätverksprotokoll eller normal åtkomst är en kritisk utmaning. I detta dokument föreslås en ny metod som kallas SCDNN, som kombinerar spektralkluster (SC) och djupa neurala nätverk (DNN) algoritmer. För det första är datasetet indelat i k-undergrupper baserade på provlikviditet med hjälp av klustercenter, som i SC. Därefter mäts avståndet mellan datapunkter i ett testset och träningssetet baserat på likhetsegenskaper och matas in i den djupa neurala nätverksalgoritmen för intrångsdetektering. Sex KDD-Cup99- och NSL-KDD-dataset och en sensornätverksdataset användes för att testa modellens prestanda. Dessa experimentella resultat indikerar att SCDNN klassificerare inte bara presterar bättre än backpropagation neurala nätverk (BPN), stöd vektor maskin (SVM), slumpmässiga skog (RF) och Bayes träd modeller i detektion noggrannhet och de typer av onormala attacker som hittats. Det är också ett effektivt verktyg för att studera och analysera intrångsdetektering i stora nätverk.
Tao och Al. Ref föreslog en ny metod som kallas SCDNN, som kombinerar spektralkluster (SC) och djupa neurala nätverk (DNN) algoritmer.
A Hybrid Spectral Clustering and Deep Neural Network Ensemble Algorithm for Intrusion Detection in Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}