Abstract-växande intresse för beräkningsmodeller baserade på naturliga fenomen med biologiskt inspirerade tekniker under de senaste åren har varit påtagliga. Användningen av immunmekanismer för att upptäcka intrång är lovande. I [1] föreslog vi en ny IDS-modell baserad på Artificial Immune System (AIS) och en statistisk metod. I detta dokument kommer vi att förbättra denna modell när det gäller detektionshastighet och detektionshastighet samt total överbelastning. I motsats till arbetet i [1] här använder vi inte begreppet klonval och vi använder binära detektorset som leder till lägre överbelastning och därmed högre prestanda. Modellen undersöks med DARPA data set som är känd bland IDS forskare. Index Terms-Intrusion upptäckt, artificiellt immunsystem, negativt urval, data mining, nätverkssäkerhet.
I detta dokument är vårt främsta mål att förbättra vårt tidigare arbete inom REF med hjälp av regler för expertproduktion som anses vara en datautvinningsteknik.
A Naturally Inspired Statistical Intrusion Detection Model
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Theory and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}