Abstract-Intrusion upptäckt är en effektiv mekanism för att hantera utmaningar inom nätsäkerhet. Den snabba utvecklingen av nätverksteknik har ökat behovet av ett effektivt system för att upptäcka intrång (IDS), eftersom traditionella metoder för att upptäcka intrång inte kan konkurrera med de nyligen framskridna intrångsattackerna. Med ett ökande antal data som överförs dagligen till/från ett nätverk måste systemet upptäcka intrång i en sådan stor datatrafik snabbt och tillförlitligt. Således, tillämpningen av data mining / maskininlärning kommer praktiskt att identifiera sådana ovanliga attacker på ett effektivt och effektivt sätt. I detta dokument föreslår vi ett system för att upptäcka intrång som bygger på upptäckt av avvikelser, vilket är ett exempel på datautvinning. Vi använder en sekvens av operationer av huvudkomponentanalys (PCA), k-means klustring, och en klass stöd vektor maskin (SVM) för att modellera de normala nätverkstrafik instanser. Vi matar sedan de nya instanserna till den resulterande modellen för att förutsäga om de är normala eller attacker. Vi har tillämpat vår modell på KDD Cup '99 dataset och uppnått lovande resultat.
I REF kombinerar författarna flera tekniker för maskininlärning för att få en effektiv mekanism för att upptäcka intrång.
Intrusion Detection Based On Outlier Detection Method