KDD-99およびNSL-KDDデータセットにおける異なる機械学習アルゴリズムを用いた侵入検知システムの分類 - レビュー論文

侵入検知システム（IDS）は、過去数年間にわたり、悪意のある活動を検出するためのより高いセキュリティを達成するための効果的な方法です。異常検知は侵入検知システムの一種です。現在の異常検知は、高い誤警報率と中程度の精度および検出率に関連付けられることが多く、すべての種類の攻撃を正確に検出することができないためです。異なる機械学習アルゴリズムの性能をKDD-99 CupおよびNSL-KDDデータセットを使用して評価する実験が行われました。結果は、精度、検出率、適切な誤警報率の観点でどのアプローチがより良いパフォーマンスを示したかを示しています。