Abstract-An Intrusion Detection System (IDS) är en viktig komponent i försvar-in-djup säkerhetsmekanism i alla datornätverkssystem. För att säkerställa snabb upptäckt av intrång från miljontals anslutningsposter, är det viktigt att minska antalet anslutningsfunktioner som undersöks av IDS, med hjälp av funktionsval eller funktionsreduktion tekniker. I detta tillämpningsområde presenterar detta dokument den första tillämpningen av en distinkt funktion urvalsmetod baserad på neurala nätverk på problemet med intrångsdetektering, i syfte att fastställa de mest relevanta nätverksfunktioner, vilket är ett viktigt steg mot att bygga en lätt anomalibaserad intrångsdetekteringssystem. Samma förfarande används för funktionsval och för attackdetektering, vilket ger mer konsekvens i metoden. Vi tillämpar denna metod på en fallstudie, på KDD dataset och visar dess fördelar jämfört med vissa befintliga metoder för urval av funktioner. Vi mäter sedan dess beroende av nätverksarkitekturen och utbildningsdatabasen.
Adel Ammar och Khaled Al-Shaphan REF har använt funktionen urvalsmetod baserad på HSV för att förbättra prestandan hos neurala nätverk för intrångsdetektering.
On Attack-Relevant Ranking of Network Features
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}