Att uppnå hög noggrannhet samtidigt som man sänker antalet falska larm är stora utmaningar när man utformar ett intrångsdetekteringssystem. För att ta itu med denna fråga föreslås i detta dokument en ensemble av enklassklasser där var och en använder olika inlärningsparadigm. De tekniker som används i denna ensemblemodell är; Linear Genetic Programmering (LDP), Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) och Random Forest (RF). Styrkorna från de enskilda modellerna utvärderades och ensembleregeln formulerades. Empiriska resultat visar en förbättring av detektionsnoggrannheten för alla klasser av nätverkstrafik; Normal, Probe, DoS, U2R och R2L. RF, som är en ensemble lärande teknik som genererar många klassificering träd och aggregat det individuella resultatet kunde också ta itu med obalans dataset problem att många av maskininlärning tekniker misslyckas med att tillräckligt ta itu med det.
På samma sätt, Zainal et al. beskriva en ensemble modell som använder tre olika lärande algoritmer för att bygga tre klassificeringar, dvs linjär genetisk programmering (LDP), Neural Fuzzy Inference, och Random Forest (RF) REF.
Ensemble of One-Class Classifiers for Network Intrusion Detection System
{'venue': '2008 The Fourth International Conference on Information Assurance and Security', 'journal': '2008 The Fourth International Conference on Information Assurance and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}