Uticaj preprocesuiranja na detekciju napada zasnovanih na anomalijama - Protić, Danijela (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2020)
Uvod/cilj: Sistem za detekciju upada koji se zasniva na detekciji anomalije otkriva napad na računarsku mrežu na osnovu referentnog modela koji identifikuje normalno ponašanje računarske mreže i detektuje anomaliju. Modeli mašinskog učenja klasifikuju upade ili zloupotrebe u dve grupe: grupu normalnog saobraćaja i grupu anomalija. U složenim računarskim mrežama broj instanci u obučavajućem skupu može biti veliki, što evaluaciju modela klasifikatora čini teškom.Metode: U radu je prikazan algoritam za izbor atributa koji smanjuje veličinu skupa podataka.Rezultati: Eksperimenti su izvedeni na skupu podataka iz Kyoto 2006+ baze i na četiri modela klasifikatora: modelu feedforward neuronska mreža, modelu k-najbližih suseda, modelu ponderisanih k-najbližih suseda i modelu stabla odlučivanja. Rezultati pokazuju visoku tačnost modela.Zaključak: Preprocesuiranje trokoračnim algoritmom za izbor atributa i normalizaciju instanci rezultiralo je poboljšanjem performansi četiri binarna klasifikatora i smanjilo vreme procesuiranja.
Keywords: detekcija anomalija; mašinsko učenje; Kyoto 2006