Например, Бобцов

Снижение размерности атрибутов с использованием нечетко оптимизированного независимого компонентного анализа для системы обнаружения вторжений в большие данные

Аннотация:

Исследования кибербезопасности больших данных в последние годы стали привлекать большое внимание благодаря разработке передовых классификаторов машинного и глубокого обучения. Новые алгоритмы классификаторов значительно улучшили системы обнаружения вторжений. На производительность классификаторов положительно влияют наиболее релевантные функции, в то время как наличие менее релевантных функций отрицательно влияет на их производительность. Учет всех атрибутов, особенно атрибутов высокой размерности, увеличивает вычислительную сложность. По этой причине, важно уменьшить размерность атрибутов для повышения производительности классификатора. Для достижения этой цели представлен эффективный подход к снижению размерности атрибутов посредством разработки метода нечеткого оптимизированного анализа независимых компонентов (Fuzzy Optimized Independent Component Analysis, FOICA). Стандартный независимый компонентный анализ (Independent Component Analysis, ICA) сочетается с нечеткой энтропией для преобразования атрибутов высокой размерности в атрибуты низкой размерности и помогает в выборе высокоинформативных атрибутов низкой размерности. Выбранные функции передаются в эффективные гибридные классификаторы, а именно в гиперэвристические машины опорных векторов (Hyper-heuristic Support Vector Machines, HH-SVM), гиперэвристические машины опорных векторов с улучшенной оптимизацией роя частиц (Hyper-Heuristic Improved Particle Swarm Optimization based Support Vector Machines, HHIPSO-SVM) и сверточные нейронные сети на основе гиперэвристического алгоритма светлячков (Hyper-Heuristic Firefly Algorithm based Convolutional Neural Networks, HHFA-CNN) для классификации данных кибербезопасности и выявления вторжений. Проведены эксперименты с использованием двух наборов данных о кибербезопасности и лабораторных данных в реальном времени. Полученные результаты подтвердили превосходство предложенной модели Intrusion Detection Systems на основе уменьшения размерности FOICA.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО