Abstract-Trots de stora fördelarna accruable från debuten av datorn och internet, ansträngningar ständigt sätts upp av bedrägliga och busiga individer för att äventyra integritet, sekretess eller tillgång till elektroniska informationssystem. När det gäller cybersäkerhet kallas detta "inkräktning". Därför har detta krävt införandet av Intrusion Detection Systems (IDS) för att hjälpa till att upptäcka och stävja olika typer av attacker. På grundval av den stora mängd datatrafik som ingår i ett nätverkssystem bör effekterna av överflödiga och irrelevanta data minimeras om en kvalitativ mekanism för att upptäcka intrång verkligen är önskvärd. Flera försök, särskilt funktion delmängd urval metod med Bee Algorithm (BA), Linear Genetic Programming (LGP), Stöd Vector Decision Funktion Ranking (SVDF), Rough, Rough-DPSO, och Mutivariate Regression Splines (MARS) har tidigare utvecklats för att mäta tillförlitligheten och kvaliteten på en typisk IDS. Det konstaterade problemet bland dessa metoder har att göra med deras allmänna resultat. Detta har därför motiverat detta forskningsarbete. Vi föreslår härmed en ny men robust algoritm som kallas membranalgoritm för att förbättra den Bee Algorithm-baserade funktionen delmängd urvalsteknik. Detta Membran computing paradigm är en klass av parallella datorenheter. Data som använts har hämtats från KDD-Cup 99 Dataset som är det godtagbara standardriktmärket för intrångsdetektering. När slutresultaten jämfördes med resultaten från de befintliga tillvägagångssätten, med hjälp av de tre vanliga IDS-mätningarna Attack Detection, False Alarm och Classification Accuracy Rates, upptäcktes att Bee Algorithm-Membrane Computing (BA-MC) metod är en bättre teknik. Detta beror på att vårt tillvägagångssätt gav en mycket hög detekteringsfrekvens på 89,11%, en klassificeringsnoggrannhet på 95,60% och också en rimlig minskning av falsklarmfrekvensen på 0,004. Mottagarens operativa karakteristisk (ROC) kurva användes för resultattolkning.
Kazeem m.fl. REF har infört Membrane Computing paradigm verktyg och funktion urvalsmetod för att förbättra Bees Algorithm (BA).
Improving Bee Algorithm Based Feature Selection in Intrusion Detection System Using Membrane Computing
{'venue': 'J. Networks', 'journal': 'J. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}