論文の概要: Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00594v1
- Date: Sun, 1 Oct 2023 06:35:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:31:41.319855
- Title: Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System
- Title（参考訳）: 侵入検知システムにおける機械学習アルゴリズムの性能評価
- Authors: Sudhanshu Sekhar Tripathy, Bichitrananda Behera,
- Abstract要約: 本稿では機械学習(ML)技術を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点を当てた。
機械学習モデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The escalation of hazards to safety and hijacking of digital networks are among the strongest perilous difficulties that must be addressed in the present day. Numerous safety procedures were set up to track and recognize any illicit activity on the network's infrastructure. IDS are the best way to resist and recognize intrusions on internet connections and digital technologies. To classify network traffic as normal or anomalous, Machine Learning (ML) classifiers are increasingly utilized. An IDS with machine learning increases the accuracy with which security attacks are detected. This paper focuses on intrusion detection systems (IDSs) analysis using ML techniques. IDSs utilizing ML techniques are efficient and precise at identifying network assaults. In data with large dimensional spaces, however, the efficacy of these systems degrades. correspondingly, the case is essential to execute a feasible feature removal technique capable of getting rid of characteristics that have little effect on the classification process. In this paper, we analyze the KDD CUP-'99' intrusion detection dataset used for training and validating ML models. Then, we implement ML classifiers such as Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbour, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, XG-Boost Classifier, Ada-Boost, Random Forest, SVM, Rocchio classifier, Ridge, Passive-Aggressive classifier, ANN besides Perceptron (PPN), the optimal classifiers are determined by comparing the results of Stochastic Gradient Descent and back-propagation neural networks for IDS, Conventional categorization indicators, such as "accuracy, precision, recall, and the f1-measure, have been used to evaluate the performance of the ML classification algorithms.
- Abstract（参考訳）: デジタルネットワークの安全性とハイジャックに対するハザードのエスカレーションは、現在、対処しなければならない最も危険な問題の一つである。
ネットワークのインフラストラクチャ上での不正な活動を追跡し、認識するために、多数の安全手順が設定された。
IDSは、インターネット接続やデジタル技術に対する侵入に抵抗し、認識するための最良の方法です。
ネットワークトラフィックを正常または異常に分類するために、機械学習(ML)分類器がますます活用されている。
機械学習によるIDSは、セキュリティ攻撃を検出する精度を高める。
本稿では,ML手法を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点をあてる。
ML技術を利用したIDSは、ネットワーク攻撃を特定するのに効率的かつ正確である。
しかし、大きな次元空間を持つデータでは、これらのシステムの有効性は低下する。
それに応じて、分類過程にほとんど影響を与えない特徴を除去できる、実現可能な特徴除去技術を実行することが不可欠である。
本稿では,MLモデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを解析する。
次に,ロジスティック回帰,決定木,K-Nearest Neighbour,Naive Bayes,Bernolli Naive Bayes,Multinomial Naive Bayes,XG-Boost Classifier,Ada-Boost,Random Forest,SVM,Rocchio Classifier,ridge,Pressive-Aggressive Classifier,ANN Beyond Perceptron (PPN) などのML分類器を実装し,確率的勾配および逆プロパゲーションニューラルネットワーク(IDS),"精度,精度,リコール,f1- measure"などの従来の分類指標を用いて,機械学習アルゴリズムの性能評価を行った。
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