Inkrementell upptäckt är ett framväxande forskningsområde inom datasäkerhet och datanät med ökande användning av internet i vardagen. De flesta system för att upptäcka intrång (IDS) använder oftast en enda klassificeringsalgoritm för att klassificera nätverkstrafikdata som normalt beteende eller avvikande. Dessa enda klassificeringssystem ger dock inte bästa möjliga detekteringshastighet med låg falsklarmfrekvens. I detta dokument föreslår vi att man använder en hybrid intelligent metod med en kombination av klassificeringar för att fatta ett intelligent beslut, så att den resulterande modellens övergripande prestanda förbättras. Det allmänna förfarandet i detta är att följa den övervakade eller oövervakade datafiltreringen med klassificering eller kluster först på hela utbildningsdatasetet och sedan tillämpas resultatet på en annan klassificeringsgivare för att klassificera uppgifterna. Vi använder 2-klass klassificeringsstrategi tillsammans med 10-faldig korsvalideringsmetod för att producera de slutliga klassificeringsresultaten i termer av normalt eller intrång. Experimentella resultat på NSL-KDD dataset, en förbättrad version av KDDCup 1999 dataset visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt är effektivt med hög detektionshastighet och låg falsk larmfrekvens.
En Hybrid Intelligent approach för IDS föreslogs av Mrutyunjaya Panda et al. REF Authors använde en kombination av klassificeringar för att förbättra prestandan hos resulterande modell.
A Hybrid Intelligent Approach for Network Intrusion Detection
{'venue': None, 'journal': 'Procedia Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}