Abstract Intrusion detektering är ett lovande forskningsområde inom området säkerhet med snabb utveckling av internet i vardagen. Många intrångsdetekteringssystem (IDS) använder en enda klassificeringsalgoritm för att klassificera nätverkstrafik som normal eller onormal. På grund av den stora mängden data, dessa enda klassificerare modeller misslyckas med att uppnå en hög attack detektionsfrekvens med minskad falsk larmfrekvens. Men genom att tillämpa dimensionalitetsminskning kan data effektivt reduceras till en optimal uppsättning attribut utan förlust av information och sedan klassificeras korrekt med hjälp av en flerklassig modelleringsteknik för att identifiera de olika nätverksattackerna. I detta papper föreslår vi en intrångsdetektering modell med chi-kvadrat funktionsval och multi klass stöd vektor maskin (SVM). En parameterinställningsteknik används för optimering av Radial Basis Funktionskärnparameter nämligen gamma representerad av '!' och över montering konstant 'C'. Dessa är de två viktiga parametrar som krävs för SVM-modellen. Huvudidén bakom denna modell är att konstruera en flerklassig SVM som inte har antagits för IDS hittills för att minska utbildnings- och testtiden och öka den individuella klassificeringsnoggrannheten för nätverksattackerna. Undersökningsresultaten på NSL-KDD dataset som är en förbättrad version av KDDCup 1999 dataset visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt resulterar i en bättre detektionshastighet och minskad falsk larmfrekvens. Ett experiment på den beräkningstid som krävs för utbildning och testning utförs också för användning i tidskritiska applikationer.
I REF använde författarna chi-square metod för funktionsval och multi-class stöd vektor maskin (SVM).
Intrusion detection model using fusion of chi-square feature selection and multi class SVM
{'venue': None, 'journal': 'Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}