Med en exponentiell ökning av storleken på datornätverk och utvecklade tillämpningar blir den betydande ökningen av de potentiella skador som kan orsakas av att starta attacker uppenbara. Samtidigt är Intrusion Detection Systems (IDS) och Intrusion Prevention Systems (IPS) ett av de viktigaste försvarsverktygen mot de sofistikerade och ständigt växande nätverksattackerna. På grund av bristen på tillräckliga datamängder lider anomalibaserade metoder i system för att upptäcka intrång av korrekt installation, analys och utvärdering. Det finns ett antal sådana datauppsättningar som DARPA98, KDD99, ISC2012 och ADFA13 som har använts av forskarna för att utvärdera resultatet av deras föreslagna intrångsdetektering och intrångsförebyggande metoder. Baserat på vår studie över elva tillgängliga dataset sedan 1998 är många sådana dataset föråldrade och opålitliga att använda. Vissa av dessa datauppsättningar lider av brist på trafikmångfald och volymer, vissa av dem täcker inte mångfalden av attacker, medan andra anonymiserade paketinformation och nyttolast som inte kan återspegla de nuvarande trenderna, eller de saknar funktionsuppsättning och metadata. Detta papper producerar en tillförlitlig dataset som innehåller godartade och sju gemensamma attacknätverk flöden, som uppfyller verkliga kriterier och är allmänt tillgängliga. Följaktligen utvärderar tidningen prestandan hos en omfattande uppsättning nätverkstrafikfunktioner och algoritmer för maskininlärning för att indikera den bästa uppsättningen funktioner för att upptäcka vissa attackkategorier.
Dessutom finns det fall av anonym paketinformation, otillräcklig nyttoinformation, brist på funktioner och metadata Ref.
Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization
{'venue': 'ICISSP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}