ABSTRACT Network intrångsdetekteringssystem (NIDS) ger en bättre lösning på nätsäkerhet än andra traditionella nätverk försvar teknik, såsom brandväggssystem. Framgången för NIDS är i hög grad beroende av de algoritmer och förbättringsmetoder som används för att öka klassificeringsnoggrannheten och minska utbildnings- och testtiderna för algoritmerna. Vi föreslår en effektiv djupinlärningsstrategi, självlärande (STL)-IDS, baserad på STL-ramen. Det föreslagna tillvägagångssättet används för att minska inlärning och dimensionalitet. Det minskar utbildning och tester tid avsevärt och förbättrar effektivt förutsägelsen noggrannhet stöd vektor maskiner (SVM) med avseende på attacker. Den föreslagna modellen är byggd med hjälp av sparse autoencoder mekanism, som är en effektiv inlärningsalgoritm för att rekonstruera en ny funktion representation på ett oövervakat sätt. Efter förutbildningen matas de nya funktionerna in i SVM-algoritmen för att förbättra dess detektionsförmåga för intrång och klassificeringsnoggrannhet. Dessutom studeras effektiviteten av metoden i binär och multiklass klassificering och jämföras med den av grunda klassificeringsmetoder, såsom J48, naiv Bayesian, slumpmässig skog, och SVM. Resultat visar att vårt tillvägagångssätt har påskyndat SVM-utbildning och testtider och presterat bättre än de flesta tidigare tillvägagångssätt när det gäller prestandamått i binär och multiklass klassificering. Den föreslagna STL-IDS-metoden förbättrar detektionen av intrång i nätet och tillhandahåller en ny forskningsmetod för detektion av intrång. INDEX TERMS Nätverkssäkerhet, system för att upptäcka intrång i nätverk, djupinlärning, sparsam autoencoder, SVM, självlärd inlärning, NSL-KDD.
MAJJED AL-QATF REF föreslog en effektiv strategi för djupt lärande, självlärd inlärning (STL)-IDS, baserad på STL-ramen.
Deep Learning Approach Combining Sparse Autoencoder With SVM for Network Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}