Abstract-Machine lärande och data mining tekniker har använts i stor utsträckning för att förbättra nätverks intrång upptäckt under de senaste åren. Dessa tekniker gör det möjligt att automatisera anomalidetektering i nätverkstrafik. Ett av de största problem som forskarna står inför är bristen på publicerade data tillgängliga för forskningsändamål. KDD'99-datasetet användes av forskare i över ett decennium trots att detta dataset led av vissa rapporterade brister och det kritiserades av få forskare. År 2009, Tavallaee M. et al. föreslog ett nytt dataset (NSL-KDD) som extraherats från KDD'99-datasetet för att förbättra datasetet där det kan användas för att bedriva forskning om anomalisdetektering. UNSW-NB15-datasetet är den senaste publicerade datasetet som skapades 2015 för forskningsändamål vid intrångsdetektering. Denna forskning analyserar de funktioner som ingår i UNSW-NB15-datasetet genom att använda maskininlärningsteknik och utforska viktiga egenskaper (kurs i hög dimensionalitet) genom vilka intrångsdetektering kan förbättras i nätverkssystem. Därför utelämnas de befintliga irrelevanta och överflödiga funktionerna från datasetet vilket inte bara resulterar i snabbare utbildning och testningsprocess utan också mindre resursförbrukning samtidigt som höga detektionshastigheter bibehålls. En undergrupp av funktioner föreslås i denna studie och resultaten jämförs med det tidigare arbetet i förhållande till valet av funktioner i KDD'99-datasetet.
REF analyserade datauppsättningen UNSW-NB15 med hjälp av Weka-verktyget.
Feature selection in UNSW-NB15 and KDDCUP'99 datasets
{'venue': '2017 IEEE 26th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)', 'journal': '2017 IEEE 26th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}