algorithm - ニューラルネットワークとIDS

Question

私は、侵入検知システムで使用する他の人工知能アルゴリズムよりもニューラルネットワークの効率を把握しようとしています。私が読んでいるほとんどの文献は、他のIDSと比較してニューラルネットワークをうまく比較していません。

それらはよりよく機能しますか（より多くの真の攻撃とより少ない誤検知を検出します）？それらは多かれ少なかれ効率的ですか？

もう1つの質問は、IDS環境でのNNの新機能です。それらは広く使われていますか、それは古いニュースですか？

Answer 1

問題を尋ねているようです：

このアルゴリズムは、「侵入」がいつ発生したかを確実に検出するのに役立ちますか?

ニューラル ネットワークに対する批判の一部を見ると、NN が過剰に訓練されている可能性があるようです (これは、どの AI アルゴリズムでも起こり得ることです)。これは、k 分割交差検証を使用することで克服できます。NN も難しいのは、なぜ NN がそのような結果を出したのかを説明するのが難しいからです。

これはあなたが取り組んでいる研究課題ですか？

最初は、1) 実装が簡単で、2) 適切なベースラインとして機能するため、この問題を解決するためにNaive Bayesを検討します。また、問題の解決策として決定木を見てください。

NB と DT を実装した後、NN を実装して、NN のほうがうまくいくかどうかを確認します。

また、アンサンブル手法を試して、それがより良い結果をもたらすかどうかを確認することもできます.

Wekaと呼ばれる Java ベースのパッケージがあります。これは、これまで説明してきたアルゴリズムの多くを実装しており、役に立つ可能性があります。

Answer 2

私もNNで新しいです。Encogニューラルネットワークライブラリを使用してNNアルゴリズムを実装できると思います。JavaとC＃の両方で利用できます。