Abstract-Intrusion upptäckt har väckt ett stort intresse från forskare och industrier. Efter många års forskning står samhället fortfarande inför problemet att bygga tillförlitliga och effektiva IDS som kan hantera stora mängder data, med förändrade mönster i realtidssituationer. Det arbete som presenteras i detta manuskript klassificerar intrångsdetekteringssystem (IDS). Dessutom presenteras en taxonomi och kartläggning av grunda och djupa nätverk intrångsdetekteringssystem baserat på tidigare och nuvarande arbeten. Denna taxonomi och undersökning granskar maskininlärning tekniker och deras prestanda i att upptäcka anomalier. Val av funktioner som påverkar effektiviteten av maskininlärning (ML) IDS diskuteras för att förklara rollen av funktionsval i klassificerings- och utbildningsfasen av ML IDS. Slutligen presenteras en diskussion om de falska och verkligt positiva larmfrekvenserna för att hjälpa forskare att modellera tillförlitliga och effektiva maskininlärningssystem baserade på intrångsdetektering.
Hodo m.fl. REF presenterade en taxonomi med grunda och djupa neurala nätverk för IDS för att visa effekten av funktionsval och funktionsextraktion på utförandet av anomali detektionsförfarandet.
Shallow and Deep Networks Intrusion Detection System: A Taxonomy and Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}