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Minimal complexity attack classification intrusion detection system

机译：最小复杂度攻击分类入侵检测系统

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In general, the kind of users and the injection of network packets into the internet sectors are not under specific control. There is no clear description as to what packets can be considered normal or abnormal. If the invasions are not detected at the appropriate level, the loss to system may be some times unimaginable. Although many intrusion detection system (IDS) methods are used to detect the existing types of attacks within the network infrastructures, reducing false negative and false positives is still a major issue. In our paper an intrusion detection system is designed to classify by the incorporation of enhanced rules as learnt from the network behavior with less computational complexity of O(n). The method demonstrates the achievements of promising classification rate. The bench mark data KDD Cup99 data is used in our method.
机译：通常，用户的种类和将网络数据包注入Internet部门不受特定控制。对于哪些数据包可以被视为正常或异常，没有明确的描述。如果未在适当的级别上检测到入侵，则对系统的损失有时可能是无法想象的。尽管许多入侵检测系统（IDS）方法用于检测网络基础结构中现有的攻击类型，但是减少误报和误报仍然是一个主要问题。在我们的论文中，入侵检测系统被设计为通过结合增强的规则进行分类，这些增强的规则是从网络行为中获悉的，而计算复杂度为O（n）。该方法证明了有希望的分类率的成就。在我们的方法中使用基准数据KDD Cup99数据。

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