Abstract Vanligt problem i intrångsdetekteringssystem (IDS) forskning som använde NSL-KDD dataset är att förbättra den sällsynta attacker detektionsfrekvens. Vissa av de sällsynta attackerna är dock svåra att känna igen av IDS-modellen på grund av deras mönster saknas helt i träningssetet, vilket minskar frekvensen av sällsynta attacker. Detta problem med saknade sällsynta attacker kan definieras som onormala sällsynta attacker och knappast lösts i IDS litteratur. Därför föreslog vi i detta brev en ny klassificering för att förbättra detektionshastigheten för anomalangrepp baserat på stödvektormaskin (SVM) och genetisk programmering (GP). Baserat på de experimentella resultaten lyckades vår klassificerare, GPSVM, få högre detektionshastighet på de onormala sällsynta attackerna, utan signifikant minskning av den totala noggrannheten. Detta beror på att, GPSVM optimering uppgift är att säkerställa noggrannheten balanseras mellan klasser utan att minska generalisering egenskap SVM.
En klassificeringskod kallad GPSVM baserad på SVM och genetisk programmering (GP) föreslogs av Pozi et al. REF för att förbättra detektionsfrekvensen för sällsynta attacker.
Improving Anomalous Rare Attack Detection Rate for Intrusion Detection System Using Support Vector Machine and Genetic Programming
{'venue': 'Neural Processing Letters', 'journal': 'Neural Processing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}