Beschreibung
Das Automatically Tuning Intrusion Detection System (ATIDS) führt die Feinabstimmung automatisch durch. Der Kerngedanke besteht darin, das Binärprogramm SLIPPER als Basismodul zu verwenden, bei dem es sich um einen Regel-Lernalgorithmus handelt, der auf Confidence-Rated Boosting basiert. Dieses System wird anhand des NSL-KDD-Datensatzes zur Einbruchserkennung evaluiert. Ein experimentelles Ergebnis zeigt, dass das SCIDS-System mit dem SLIPPER-Algorithmus beim NSL-KDD-Datensatz hinsichtlich Erkennungsrate, Fehlalarmrate, Gesamtkosten der Fehlklassifizierung und Kosten pro Beispiel eine bessere Leistung erbringt als das System auf Basis von KDD.
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