I detta dokument utvecklar vi en arkitektur för huvudkomponentanalys (PCA) som ska användas som en outlier detektionsmetod för höghastighetssystem för intrångsdetektering i nätverk (NIDS). PCA är en vanlig statistisk metod som används vid multivariata optimeringsproblem för att minska datadimensionaliteten och samtidigt behålla en stor del av datakarakteristikan. För det första används PCA för att projicera utbildningen på vektorer som representerar medelvärdet av data. Dessa Eigenspace vektorer används sedan för att förutsäga skadliga anslutningar i en arbetsbelastning som innehåller normala och attacker beteende. Våra simuleringar visar att vår arkitektur korrekt klassificerar attacker med detektionshastigheter som överstiger 99% och falska larmhastigheter så lågt som 1,95%. För nästa generations NIDS, måste anomali detektionsmetoder uppfylla kraven i Gigabit Ethernet. FPGA är ett attraktivt medium för att hantera både hög genomströmning och anpassningsförmåga till intrångsdetekteringens dynamiska natur. Med hjälp av hårdvara parallellism och omfattande rördragning, är vår arkitektur implementerad på FPGAs för att uppnå Gigabit länkhastigheter.
För den avvikande detektion den vanligaste metoden för att utnyttja anomali detektion är Principal Component Analysis (PCA) REF.
A Reconfigurable Architecture for Network Intrusion Detection using Principal Component Analysis
{'venue': 'FPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}