De vanligaste systemen för upptäckt av datorintrång upptäcker signaturer av kända attacker genom att söka efter attackspecifika nyckelord i nätverkstrafiken. Många av dessa system lider av höga nivåer av falska vapen (ofta 100-tals falska larm per dag) och dålig upptäckt av nya attacker. Dålig prestanda kan förbättras med hjälp av en kombination av diskriminerande utbildning och allmänna nyckelord. Generiska nyckelord väljs för att upptäcka anfallsförberedelser, det faktiska inbrottet och åtgärder efter inbrottet. Diskriminerande träningsvikter nyckelord räknas för att skilja mellan de få anfallssessioner där nyckelord är kända för att inträffa och de många normala sessioner där nyckelord kan förekomma i andra sammanhang. Detta tillvägagångssätt användes för att förbättra det grundläggande nyckelordet för detektion av intrång som användes för att upptäcka attacker från användare till användare i 1998 års DARPA-utvärdering. Det minskade falsklarmfrekvensen med två storleksordningar (till ungefär 1 falsklarm per dag) och ökade detektionshastigheten till ungefär 80%. Det förbättrade nyckelordssystemet upptäcker både nya och gamla attacker i denna databas och har ungefär samma beräkningskrav som det ursprungliga bassystemet. Både generiska nyckelord och diskriminerande utbildning krävdes för att uppnå denna stora prestandaförbättring.
Lippmann och Cunningham REF förbättrade höga nivåer av falska vapen genom att använda en kombination av diskriminerande utbildning och generiska nyckelord.
Improving Intrusion Detection Performance using Keyword Selection and Neural Networks
{'venue': 'Recent Advances in Intrusion Detection', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}