Abstract-Med det ökande hotet om it-attacker, maskininlärning tekniker har forskats i stor utsträckning inom området för intrång upptäckt. Sådana tekniker kan potentiellt ge ett medel för automatisk upptäckt i realtid av attacker och onormala trafikmönster. Men felklassificering är ett vanligt problem i maskininlärning tekniker för intrångsdetektering, och en brist på insikt i varför sådan felklassificering uppstår hindrar förbättring av maskininlärning modeller. I detta dokument presenteras en metod för att visualisera data om intrång i nätverk i 3D. Syftet med detta är att underlätta förståelsen av detektionsdata för intrång i nätet med hjälp av en visuell representation för att återspegla det geometriska förhållandet mellan olika kategorier av nätverkstrafik. Detta kan potentiellt ge användbar insikt för att underlätta utformningen av maskininlärning tekniker. Detta dokument visar nyttan av den föreslagna 3D-visualiseringsmetoden genom att presentera resultat av experiment på allmänt använda data om intrång i nätverk.
En metod för att visualisera nätverksintrångsdata i 3D-utrymme presenterades i Zong et al. Hoppa över det.
A 3D Approach for the Visualization of Network Intrusion Detection Data
{'venue': '2018 International Conference on Cyberworlds (CW)', 'journal': '2018 International Conference on Cyberworlds (CW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}