Abstract-De flesta av nuvarande intrångsdetekteringssystem är baserade på maskininlärningsmetoder men mycket få hittills använder klusteralgoritmer som ett förbearbetningsskikt för att minska den höga dimensionaliteten hos data, vilket är svårt att analysera. I detta dokument introducerar vi Modular Neural Network för intrångsdetektering, som tillämpar Principal Component Analysis (PCA) som förbehandling lager för att minska enorma informationsmängd presenteras i kunskapsupptäckt och data mining (KDD99) data set. PCA minskar avsevärt datamängdens höga dimension utan att förlora information. Därefter presenteras denna preprocess data i form av huvudkomponenten till Batch Backpropagation Neural Network för effektiv intrångsdetektering. Vi förlitar oss på några experiment för att beräkna Root Mean Square Error (RMSE) med Modular Neural Network på KDD 99 datauppsättning. Våra experimentella resultat visar förbättring i inlärningstiden på grund av minskningen av höga dimensioner av data. Vi har också fått låga RMSE-värden under träningen, vilket ligger under acceptansintervallet på 0,1. Föreslagen Modular Neural Network har kapacitet att effektivt och korrekt klassificera data i attack och normal.
Alghamdi m.fl. REF föreslog att PCA (Principal Component Analysis) skulle användas för att minska datasetets höga dimension.
Intrusion Detection Using PCA Based Modular Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}