Abstract-Aktuella system för att upptäcka intrång i nätet saknar anpassningsförmåga till de ofta föränderliga nätverksmiljöerna. Dessutom är det nu ett stort krav att upptäcka intrång i de nya distribuerade arkitekturerna. I detta dokument föreslår vi två online Adaboost-baserade intrångsdetekteringsalgoritmer. I den första algoritmen används en traditionell online Adaboost-process där beslutstumpar används som svaga klassificeringar. I den andra algoritmen, en förbättrad online Adaboost process föreslås, och online Gaussian blandningsmodeller (GMMs) används som svaga klassificerare. Vi föreslår vidare en distribuerad intrångsdetektering ram, där en lokal parameteriserad detektion modell är konstruerad i varje nod med hjälp av online Adaboost algoritm. En global detektionsmodell konstrueras i varje nod genom att de lokala parametriska modellerna kombineras med ett litet antal prover i noden. Denna kombination uppnås med hjälp av en algoritm baserad på partikel svärm optimering (PSO) och stöd vektor maskiner. Den globala modellen i varje nod används för att upptäcka intrång. Experimentella resultat visar att den förbättrade online Adaboost processen med GMMs får en högre detektionshastighet och en lägre falsk larmfrekvens än den traditionella online Adaboost processen som använder beslutstumpar. Båda algoritmerna överträffar befintliga intrångsdetekteringsalgoritmer. Det visas också att vår PSO- och SVM-baserade algoritm effektivt kombinerar de lokala detektionsmodellerna i den globala modellen i varje nod; den globala modellen i en nod kan hantera de intrångstyper som finns i andra noder, utan att dela proverna av dessa intrångstyper. Index Terms-Dynamic distribuerad detektion, nätverksintrång, online Adaboost lärande, parameteriserad modell.
Weiming m.fl. REF nämnde att de nuvarande systemen för att upptäcka intrång inte håller jämna steg med den ofta föränderliga nätverksmiljön.
Online Adaboost-Based Parameterized Methods for Dynamic Distributed Network Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}