Abstract-Intrusion detektionssystem syftar till att upptäcka skadliga virus från dator-och nätverkstrafik, vilket inte är möjligt med hjälp av vanliga brandväggar. De flesta intrångsdetekteringssystem utvecklas baserat på maskininlärningsteknik. Eftersom datauppsättningar som används för att upptäcka intrång är obalanserade, är noggrannheten i de tidigare metoderna för att upptäcka två attackklasser, R2L och U2R, lägre än för de normala och andra attackklasserna. För att lösa denna fråga använder sig denna studie av en hybridmetod. Denna hybrid tillvägagångssätt är en kombination av syntetisk minoritet översampling teknik (SMOTE) och kluster centrum och närmaste granne (CANN). Viktiga funktioner väljs med hjälp av leave one out metod (LOO). Dessutom använder sig NSL KDD-dataset av denna studie. Resultaten visar att den föreslagna metoden förbättrar noggrannheten i att upptäcka U2R- och R2L-attacker jämfört med utgångsvärdet med 94 % respektive 50 %.
En hybridmetod för IDS med NSL-KDD dataset studerades i REF.
A Hybrid Data Mining Approach for Intrusion Detection on Imbalanced NSL-KDD Dataset
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}