Abstract-Many Intrusion Detection approachs (IDS) har utvecklats i litteraturen. Signaturbaserade metoder för att upptäcka anomalier måste uppdateras med de senaste signaturerna av okända attacker och därmed vara opraktiska. Anomaly baserade metoder å andra sidan, lider av höga falska larm samt låga detektionshastigheter och behöver märkta dataset för att konstruera detektionsprofilen. I själva verket kan denna typ av märkta datauppsättning inte lätt erhållas. I detta dokument undersöker vi tillämpningen av bioinspirerade klustermetoder, som heter Artificial Immune Network, för klusterattacker för intrångsdetekteringssystem. För att minska dimensionen av DARPA KDD Cup 1999 dataset, Rough Set metod användes för att få de viktigaste funktionerna i datasetet. Sedan har Artificial Immune Network klusteralgoritm, aiNet, tillämpats på den reducerade datauppsättningen. Resultaten visar att detektionsfrekvensen förbättrades när de viktigaste funktionerna användes istället för hela funktionerna. Dessutom visar det att Artificial Immune Network är robust när det gäller att upptäcka nya attacker.
I REF föreslog författarna en Intrusion Detection metod baserad på kombinationen av Rough Set metoder och Artificial Immune Network.
Artificial Immune Network Clustering approach for Anomaly Intrusion Detection
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advances in Information Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}