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Intrusion Detection Using Ensemble of Soft Computing Paradigms

机译:使用软计算范例集成进行入侵检测

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摘要

Soft computing techniques are increasingly being used for problem solving. This paper addresses using ensemble approach of different soft computing techniques for intrusion detection. Due to increasing incidents of cyber attacks, building effective intrusion detection systems (IDSs) are essential for protecting information systems security, and yet it remains an elusive goal and a great challenge. Two classes of soft computing techniques are studied: Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machines (SVMs). We show that ensemble of ANN and SVM is superior to individual approaches for intrusion detection in terms of classification accuracy.
机译:软计算技术越来越多地用于解决问题。本文介绍了使用集成方法对入侵检测采用不同的软计算技术。由于网络攻击事件的增加,构建有效的入侵检测系统(IDS)对于保护信息系统的安全至关重要,但是这仍然是一个遥不可及的目标,也是一个巨大的挑战。研究了两类软计算技术:人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)。我们显示,在分类精度方面,ANN和SVM的集成优于入侵检测的各个方法。

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