こんにちは、ニューラルネットワークを使った侵入検知システムを開発したいと思っています。私は41の入力があることを知っています。(これは、ニューラル ネットワークのトレーニングに使用したデータセットから知っています)。
この 41 の入力をライブ接続でキャプチャする方法を教えてください。誰かが私を助けてくれるか、少なくとも正しい方向に導いてください。
事前にご回答いただきありがとうございます...
こんにちは、ニューラルネットワークを使った侵入検知システムを開発したいと思っています。私は41の入力があることを知っています。(これは、ニューラル ネットワークのトレーニングに使用したデータセットから知っています)。
この 41 の入力をライブ接続でキャプチャする方法を教えてください。誰かが私を助けてくれるか、少なくとも正しい方向に導いてください。
事前にご回答いただきありがとうございます...
あなたがやろうとしているのは、入力データの特徴抽出または削減です。
入力データとして、ファイアウォールからのログ、キャプチャされたパケットなどを想像できます...
また、機能として、単位時間あたりの失敗したログイン試行、接続数などを含めることができます...
しかし、システムに与えたトレーニングでシステムを動作させたい場合は、処理するデータの特徴を、トレーニングしたのと同じ (または少なくとも非常に類似した) 分布にする必要があります。
簡単に言うと、引用したトレーニング データを使用する場合は、トレーニング データの収集にどのデータが使用され、どのように前処理されたかを正確に知る必要があります。
私はあなたの他の質問 (http://stackoverflow.com/questions/7587657/building-intrusion-detection-system-but-from-where-to-begin) にもっと徹底的に答えました。しかし、ここで繰り返します。
この記事を読んで、それ (KDD99) がどのように構築されているかについて学んでください。
記事 (Lee2000framework) Lee, W. & Stolfo, SJ 侵入検知システムの機能とモデルを構築するためのフレームワーク ACM Trans. インフォ。システム セキュリティ、ACM、2000、3、227-261