识别 CSE-CIC-IDS2018 数据集中用于开发入侵检测系统的相关特征
人工智能
2023-07-24 v1
摘要
入侵检测系统（IDS）是 IT 系统的关键要素。其关键组件是一个分类模块，持续评估网络流量的某些特征并识别可能的威胁。其效率受所监测特征正确选择的极大影响。因此，在安全区分恶意流量与良性流量的必要最小特征集的识别，在 IDS 开发过程中不可或缺。本文展示了在 CSE-CIC-IDS2018 on AWS 数据集上针对五类攻击的预处理与特征选择工作流及其结果。为识别相关特征，应用了六种特征选择方法，并基于其平均得分细化了特征的最终排序。接下来，基于不同排序阈值形成了若干特征子集，并将每个子集与五种分类算法配合使用，以确定每类攻击的最优特征集。在评估过程中，考虑了四种广泛使用的指标。
引用
@article{arxiv.2307.11544,
title = {Identifying Relevant Features of CSE-CIC-IDS2018 Dataset for the Development of an Intrusion Detection System},
author = {László Göcs and Zsolt Csaba Johanyák},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11544},
year = {2023}
}
备注
24 pages