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NotaPublicado: 12 May 2018, 06:21 
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Registrado: 17 Mar 2018, 21:30
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La detección de intrusos es el proceso de monitoreo y análisis de los eventos que ocurren en un sistema de computadora para detectar signos de problemas de seguridad. Hoy en día, la mayoría de los enfoques de detección de intrusos se centran en los problemas de selección o reducción de características, ya que algunas funciones son irrelevantes y redundantes, lo que da lugar a un largo proceso de detección y degrada el rendimiento de un sistema de detección de intrusos (IDS). El propósito de este estudio es identificar importantes características de entrada reducidas en la construcción de IDS que sea computacionalmente eficiente y efectiva. Para esto, se investiga el rendimiento de tres métodos de selección de características estándar utilizando la selección de características basadas en la correlación, la ganancia de información y la relación de ganancia. En este documento, se propone el método Característica de método de reducción basado en la vitalidad, para identificar importantes características de entrada reducidas. Se aplica uno Naive Bayes Classifier en conjuntos de datos reducidos para la detección de intrusiones. Los resultados empíricos muestran que los atributos reducidos seleccionados proporcionan un mejor rendimiento para diseñar IDS que sea eficiente y efectivo para la detección de intrusiones en la red.


Adjuntos:
Intrusion Detection using Naive Bayes Classifier with Feature Reduction.pdf [259.18 KiB]
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