基于正交方差的特征选择方法用于入侵检测系统
密码学与安全
2021-10-26 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们应用一种融合机器学习方法构建自动入侵检测系统。具体而言，我们采用正交方差分解技术来识别网络流量数据中的相关特征。所选特征用于构建用于入侵检测的深度神经网络。所提出的算法在识别 DDoS 攻击时达到了 100% 的检测准确率。测试结果表明了所提方法的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2110.12627,
title = {Orthogonal variance-based feature selection for intrusion detection systems},
author = {Firuz Kamalov and Sherif Moussa and Ziad El Khatib and Adel Ben Mnaouer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.12627},
year = {2021}
}
备注
Accepted at ISNCC 2021