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An Efficient Security System in Wireless Local Area Network (WLAN) Against Network Intrusion

机译：无线局域网（WLAN）的高效安全系统免受网络侵入的

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The computer network faces any kind of unauthorized activities i.e. Network Intrusion (NI). The detection of these NI needs a better understanding of how the attacks work. The NI detection is necessary to protect the system information in current activities of the cyber attacks. This paper is intended to improve the security aspect in the Wireless Local Area Network (WLAN) by implementing a machine learning approach i.e. Support Vector Machines (SVMs). In this, the computer lab generated data are used for experimentation. The SVM detects the NI by recognizing the patterns of attack. The simulation outcome of the proposed security framework recognizes the NI and bells the alarm. The analysis of this security system is performed by considering the efficiency of detection and false alarm rate that offers significant coverage and effective detection.
机译：计算机网络面向任何类型的未经授权的活动I.E.网络侵入（NI）。这些NI的检测需要更好地了解攻击如何工作。 NI检测是必要的，以保护系统信息在网络攻击的当前活动中。本文旨在通过实现机器学习方法的无线局域网（WLAN）中的安全方面。支持向量机（SVM）。在此，计算机实验室生成的数据用于实验。 SVM通过识别攻击模式来检测NI。建议安全框架的仿真结果识别了警报的NI和贝尔。通过考虑检测和误报率的效率来执行对该安全系统的分析，其提供显着覆盖和有效检测。

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