ABSTRACT Intrusion upptäckt har varit en viktig motåtgärd för att säkra datorinfrastruktur från skadliga attacker. För att förbättra detektionsprestandan och minska fördomarna mot frekventa attacker föreslås i detta dokument en tvåstegshybridmetod baserad på binär klassificering och k-NN-teknik. Steg 1 använder flera binära klassificerare och en aggregeringsmodul för att effektivt upptäcka de exakta klasserna av nätverksanslutningar. Efter steg 1 skickas de anslutningar vars klasser är osäkra till steg 2 för att ytterligare bestämma deras klasser av k-NN algoritmen. Steg 2 baseras på resultaten av steg 1 och ger ett fördelaktigt tillägg till steg 1. Genom att kombinera de två stegen uppnår den föreslagna metoden tillförlitliga resultat för datamängden NSL-KDD. Den föreslagna metodens effektivitet utvärderas i jämförelse med fem utbildningstekniker som övervakas. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar utgångsvärdena med avseende på olika utvärderingskriterier. Särskilt när det gäller U2R- och R2L-attacker är F1-poängen för den föreslagna metoden mycket högre än utgångsvärdena. Dessutom förtecknas också jämförelser med vissa nyligen genomförda hybridmetoder. Resultaten visar att den föreslagna metoden är konkurrenskraftig.
En teknik i två steg för att effektivt upptäcka intrång föreslogs i REF.
An Effective Two-Step Intrusion Detection Approach Based on Binary Classification and $k$ -NN
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}