ABSTRACT Intrusionsdetektering är en grundläggande del av säkerhetsverktyg som adaptiv säkerhetsutrustning, intrångsdetekteringssystem, intrångsförebyggande system och brandväggar. Olika metoder för att upptäcka intrång används, men deras prestanda är ett problem. Inkrementell detektionsprestanda beror på noggrannhet, vilket måste förbättras för att minska falska larm och för att öka detektionshastigheten. För att lösa problem på prestanda, flera lager perceptron, stöd vektor maskin (SVM) och andra tekniker har använts i det senaste arbetet. Sådana tekniker anger begränsningar och är inte effektiva för användning i stora datamängder, t.ex. system- och nätverksdata. Inbrottsdetekteringssystemet används för att analysera enorma trafikdata; därför krävs en effektiv klassificeringsteknik för att lösa problemet. Detta problem behandlas i detta dokument. Välkända maskininlärning tekniker, nämligen SVM, slumpmässig skog, och extrem inlärning maskin (ELM) tillämpas. Dessa tekniker är välkända på grund av deras förmåga att klassificera. Datauppsättningen för upptäckt av NSL-kunskap och datautvinning används, vilket betraktas som ett riktmärke vid utvärderingen av mekanismer för att upptäcka intrång. Resultaten visar att ELM överträffar andra metoder. INDEX TERMS Detektionshastighet, extrem inlärningsmaskin, falsklarm, NSL-KDD, slumpmässig skog, stöd vektor maskin.
I REF undersöktes en prestandajämförelse mellan SVM, Extreme Learning Machine (ELM) och Random Forest (RF) för intrångsdetektering med hjälp av NSL-KDD som referensdatauppsättning.
Performance Comparison of Support Vector Machine, Random Forest, and Extreme Learning Machine for Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}