Abstract-Vi överväger problemet med intrångsdetektering i ett datornätverk, och undersöka användningen av extrema inlärningsmaskiner (ELMs) för att klassificera och upptäcka intrång. Med ökande konnektivitet mellan nätverk har risken för informationssystem för externa attacker eller intrång ökat enormt. Maskininlärning metoder som stöd vektor maskiner (SVMs) och neurala nätverk har i stor utsträckning använts för intrång upptäckt. Dessa metoder lider i allmänhet av långa träningstider, kräver parameterinställning, eller inte presterar bra i flerklass klassificering. Vi föreslår en grundläggande ELM-metod baserad på slumpmässiga funktioner, och en kärnbaserad ELM-metod för klassificering. Vi jämför våra metoder med vanliga SVM tekniker i både binära och multi-klass klassificeringar. Simuleringsresultat visar att den föreslagna grundläggande ELM-metoden överträffar SVM i utbildnings- och testhastighet, medan den föreslagna kärnbaserade ELM uppnår högre detektionsnoggrannhet än SVM i flerklassens klassificeringsfall.
Å andra sidan, Cheng et al. I REF föreslogs användning av ELM-metoder för att klassificera binär och flerklassig nätverkstrafik för intrångsdetektering med hög noggrannhet.
Extreme learning machines for intrusion detection
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}