当前位置: X-MOL 学术Int. J. Commun. Syst. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
An efficient stacking model with SRPF classifier technique for intrusion detection system
International Journal of Communication Systems ( IF 2.1 ) Pub Date : 2021-04-18 , DOI: 10.1002/dac.4737
D. Karthikeyan 1 , V. Mohanraj 2 , Y. Suresh 2 , J. Senthilkumar 2
Affiliation  

Machine learning process is an important part in intrusion detection system (IDS) and plays an essential role in security information. Analysts operate IDS for the study of server logs or packets of data to identify network traffic malware. IDS automates this process with machine learning-based techniques that allow packet detection on a continuous basis without much human effort or intervention through network analyzing data. It has the following limitations on low rate of detection, false alarm rate is high, and so on, to which the conventional IDS has indicated. We proposed a stacking model that is more accurate to detect the attacks than other techniques of Random Forest, Naïve Bayes, and Decision Tree C4.5. Different researchers are exploring various techniques to classify the rules for associations. But the measure of confidence itself, as investigated in various literature, produces many times inaccurate results. So based on a recent value test called the significant rule power factor (SRPF), this paper discusses classifier. The experiments are carried out by implementation in Weka's method. Results indicate that the proposed classifier is a newly created, light weight classifier with better accuracy performance. Detection of different attacks uses NSL-KDD dataset to train and test the data in this technique. This proposed work is measured using different performance metrics to other intrusion detection models. Compared to existing methods, our proposed model offers prominent increase in detection accuracy.

中文翻译:

一种用于入侵检测系统的具有SRPF分类器技术的高效堆叠模型

机器学习过程是入侵检测系统(IDS)的重要组成部分,在信息安全方面起着至关重要的作用。分析师使用 IDS 来研究服务器日志或数据包,以识别网络流量恶意软件。IDS 使用基于机器学习的技术自动执行此过程,该技术允许连续检测数据包,而无需通过网络分析数据进行大量人工或干预。它具有以下局限性,即传统IDS已经表明的检测率低、误报率高等。我们提出了一种堆叠模型,它比随机森林、朴素贝叶斯和决策树 C4.5 的其他技术更准确地检测攻击。不同的研究人员正在探索各种技术来对关联规则进行分类。但衡量信心本身,正如在各种文献中所调查的那样,会产生很多次不准确的结果。因此,基于最近称为显着规则功率因数 (SRPF) 的值测试,本文讨论了分类器。实验是通过在 Weka 的方法中实现的。结果表明,所提出的分类器是一种新创建的轻量级分类器,具有更好的精度性能。不同攻击的检测使用 NSL-KDD 数据集来训练和测试该技术中的数据。这项提议的工作是使用与其他入侵检测模型不同的性能指标来衡量的。与现有方法相比,我们提出的模型显着提高了检测精度。本文讨论分类器。实验是通过在 Weka 的方法中实现的。结果表明,所提出的分类器是一种新创建的轻量级分类器,具有更好的精度性能。不同攻击的检测使用 NSL-KDD 数据集来训练和测试该技术中的数据。这项提议的工作是使用与其他入侵检测模型不同的性能指标来衡量的。与现有方法相比,我们提出的模型显着提高了检测精度。本文讨论分类器。实验是通过在 Weka 的方法中实现的。结果表明,所提出的分类器是一种新创建的轻量级分类器,具有更好的精度性能。不同攻击的检测使用 NSL-KDD 数据集来训练和测试该技术中的数据。这项提议的工作是使用与其他入侵检测模型不同的性能指标来衡量的。与现有方法相比,我们提出的模型显着提高了检测精度。这项提议的工作是使用与其他入侵检测模型不同的性能指标来衡量的。与现有方法相比,我们提出的模型显着提高了检测精度。这项提议的工作是使用与其他入侵检测模型不同的性能指标来衡量的。与现有方法相比,我们提出的模型显着提高了检测精度。
更新日期:2021-06-03
down
wechat
bug