Inbrottsdetekteringssystemet hanterar enorma mängder data som innehåller redundanta och bullriga funktioner och den dåliga klassificeringsalgoritmen som orsakar nedbrytningen av detektionsnoggrannheten, i detta dokument introducerar vi den slumpmässiga urvalsalgoritmen för skogsfunktioner och föreslår en metod som multi-klassificerare ensemble baserat på djup inlärning för intrångsdetektering. Den använde slumpmässiga skogen funktionen val algoritm för att extrahera optimal funktion delmängd som används för att träna genom stöd vektor maskin, beslut träd, naiva bages och k-nearest granne klassificering algoritm, sedan, tillämpa djup inlärning för att stapla produktionen av fyra klassificeringar. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden effektivt kan förbättra noggrannheten i detektion av intrång jämfört med den större röstalgoritmen.
Ling m.fl. REF införde en slumpmässig algoritm för urval av skogsfunktioner och föreslog en multiklassificeringsmetod.
Feature Selection and Deep Learning based Approach for Network Intrusion Detection
{'venue': 'Proceedings of the 3rd International Conference on Mechatronics Engineering and Information Technology (ICMEIT 2019)', 'journal': 'Proceedings of the 3rd International Conference on Mechatronics Engineering and Information Technology (ICMEIT 2019)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}