algorithm - 神经网络和 IDS

Question

我正在尝试了解在入侵检测系统中使用的神经网络相对于其他人工智能算法的效率。我正在阅读的大多数文献都没有对神经网络与其他 IDS 进行很好的比较。

它们是否工作得更好(检测到更多真正的攻击和更少的误报)？它们的效率更高还是更低？

另一个问题是 NN 在 IDS 环境中有多新？它们是否被广泛使用，是旧闻吗？

Answer 1

你好像在问这个问题:

Will this algorithm help me, reliably, detect when an "intrusion" has happened.

查看一些 criticism of Neural Networks ，似乎 NN 可能被过度训练(这对于任何 AI 算法都是可能的)；这可以通过使用 k 折交叉验证来克服。 NN 也很困难，因为很难解释为什么 NN 给出了它所做的结果。

这是您正在研究的研究问题吗？

最初，我会查看 Naive Bayes解决这个问题是因为 1) 它很容易实现，2) 可以作为一个很好的基线。另外，看看 Decision Trees作为您问题的解决方案。

实现NB和DT之后，再实现NN，看看NN是否做得更好。

您也可以尝试 ensemble technique看看这是否会给您带来更好的结果。

有一个基于 Java 的包叫做 Weka它实现了我讨论过的许多算法，可能对您很有值(value)。