ABSTRACT Under de senaste åren har avancerade hotattacker ökat, men det traditionella systemet för att upptäcka intrång i nätverk baserat på funktionsfiltrering har vissa nackdelar som gör det svårt att hitta nya attacker i tid. Detta dokument tar NSL-KDD data som forskningsobjekt, analyserar de senaste framstegen och befintliga problem inom området intrångsdetektering teknik, och föreslår en adaptiv ensemble lärande modell. Genom att justera andelen träningsdata och sätta upp flera beslutsträd konstruerar vi en multitree-algoritm. För att förbättra den övergripande detektionseffekten väljer vi flera bassorter, inklusive beslutsträd, slumpmässig skog, kNN, DNN, och utformar en ensemble adaptiv röstalgoritm. Vi använder NSL-KDD Test+ för att verifiera vårt tillvägagångssätt, noggrannheten hos MultiTree algoritmen är 84,2%, medan den slutliga noggrannheten hos adaptiv röstalgoritm når 85,2%. Jämfört med andra forskningsrapporter är det bevisat att vår ensemblemodell effektivt förbättrar detektionsnoggrannheten. Dessutom konstateras det genom analysen av data att dataegenskapernas kvalitet är en viktig faktor för att fastställa detektionseffekten. I framtiden bör vi optimera funktionen urval och förbehandling av intrångsdetekteringsdata för att uppnå bättre resultat. INDEX TERMS Intrusionsdetektering, ensembleinlärning, djupa neurala nätverk, röstning, MultiTree, NSL-KDD.
År 2019, Gao et al. använde NSL-KDD dataset för att testa och utveckla en IDS genom att använda en adaptiv ensemble lärande modell REF.
An Adaptive Ensemble Machine Learning Model for Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}