Abstract-Redundant och irrelevanta funktioner i data har orsakat ett långsiktigt problem i nätverkstrafiken klassificering. Dessa funktioner fördröjer inte bara klassificeringsprocessen utan förhindrar också en klassificering från att fatta korrekta beslut, särskilt när man hanterar stora data. I detta dokument föreslår vi en ömsesidig informationsbaserad algoritm som analytiskt väljer den optimala funktionen för klassificering. Denna ömsesidiga informationsbaserade funktionsvalsalgoritm kan hantera linjärt och icke-linjärt beroende datafunktioner. Dess effektivitet utvärderas vid upptäckt av intrång i nätet. Ett intrusionsdetektionssystem (IDS), som heter Least Square Support Vector Machine-baserad IDS (LSSVM-IDS), byggs med hjälp av de funktioner som valts av vår föreslagna funktionsvalsalgoritm. LSSVM-IDS prestanda utvärderas med hjälp av tre datauppsättningar för bedömning av intrång, nämligen KDD Cup 99, NSL-KDD och Kyoto 2006+ datauppsättning. Utvärderingsresultaten visar att vår funktionsvalsalgoritm bidrar med mer kritiska funktioner för LSSVM-IDS för att uppnå bättre noggrannhet och lägre beräkningskostnader jämfört med de senaste metoderna.
Till exempel Ambusaidi et al. REF införde en ny ömsesidig information (MI) baserad filter FS-metod för att analytiskt välja optimala funktioner för att upptäcka intrång.
Building an Intrusion Detection System Using a Filter-Based Feature Selection Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}