Improving detection accuracy and efficiency is crucial to the effectiveness of an intrusion detection system. In this paper, a novel intrusion detection system based on hierarchical approach that integrates a Random Forest based misuse detection model and a Self-Organizing Map based anomaly detection model is proposed for improving detection rates with low computational cost. In the proposed detection system, two components of removing the known attacks through the misuse detection first and reducing features that are redundant and contribute little to the detection process make it possible to construct the normal profiles precisely and efficiently detect unknown attacks deviated significantly from normal pattern. The proposed system not only achieves a significant detection performance, but also enables fast detection through the hierarchical detection method with a good subset of features that are critical to the improvement of the performance of classifiers.
KSP 제안 키워드
Accuracy and efficiency, Detection Method, Detection accuracy, Detection efficiency, Detection model, Fast detection, Hierarchical approach, Hierarchical detection, Intrusion detection system(IDS), Low Computational Cost, Normal Pattern
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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