Fungsi carian sedang dalam pembinaan.
Fungsi carian sedang dalam pembinaan.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

SVM Based Intrusion Detection Method with Nonlinear Scaling and Feature Selection Kaedah Pengesanan Pencerobohan Berasaskan SVM dengan Penskalaan Tak Linear dan Pemilihan Ciri

Fei ZHANG, Peining ZHEN, Dishan JING, Xiaotang TANG, Hai-Bao CHEN, Jie YAN

  • pandangan teks lengkap

    0

  • Petikan Ini

Ringkasan:

Pencerobohan ialah salah satu isu keselamatan utama internet dengan pertumbuhan pesat dalam peranti pintar dan Internet of Thing (IoT), dan menjadi penting untuk mengesan serangan dan menetapkan penggera dalam sistem IoT. Dalam makalah ini, kaedah berasaskan mesin vektor sokongan (SVM) dan analisis komponen utama (PCA) digunakan untuk mengesan serangan dalam sistem IoT pintar. SVM dengan skema tak linear digunakan untuk klasifikasi pencerobohan dan PCA diguna pakai untuk pemilihan ciri pada set data latihan dan ujian. Eksperimen pada dataset NSL-KDD menunjukkan bahawa ketepatan ujian kaedah yang dicadangkan boleh mencapai 82.2% dengan 16 ciri dipilih daripada PCA untuk pengelasan binari yang hampir sama dengan keputusan yang diperolehi dengan kesemua 41 ciri; dan ketepatan ujian boleh mencapai 78.3% dengan 29 ciri dipilih daripada PCA untuk pelbagai klasifikasi manakala 79.6% tanpa pemilihan ciri. Ketepatan pengesanan serangan Denial of Service (DoS) bagi kaedah yang dicadangkan boleh mencapai peningkatan 8.8% berbanding kaedah berasaskan rangkaian saraf tiruan sedia ada.

Jawatankuasa
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.5 pp.1024-1038
Tarikh penerbitan
2022/05/01
Diumumkan
2022/02/14
ISSN dalam talian
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDP7184
Jenis Manuskrip
PAPER
kategori
Kecerdasan Buatan, Perlombongan Data

Pengarang

Fei ZHANG
  Northwestern Polytechnic University
Peining ZHEN
  Shanghai Jiao Tong University
Dishan JING
  Shanghai Jiao Tong University
Xiaotang TANG
  Shanghai Jiao Tong University
Hai-Bao CHEN
  Shanghai Jiao Tong University
Jie YAN
  Northwestern Polytechnic University

Kata kunci

Contents [show]