Feature Subset Selection in Intrusion Detection, Fachbücher von Iftikhar Ahmad

Das Buch "Feature Subset Selection in Intrusion Detection" von Iftikhar Ahmad behandelt die kritischen Herausforderungen der Intrusionserkennung in Computernetzwerksystemen. Angesichts der zunehmenden Bedrohungen durch Cyberangriffe ist die Entwicklung effektiver Methoden zur Erkennung und Verhinderung solcher Angriffe von entscheidender Bedeutung. Der Autor untersucht verschiedene Ansätze zur Intrusionserkennung und konzentriert sich auf die Verbesserung der Leistung durch die Erhöhung der Erkennungsraten und die Reduzierung von Fehlalarmen. Durch den Einsatz von Hauptkomponentenanalyse (PCA) und genetischen Algorithmen (GA) wird ein optimales Merkmalset identifiziert, das die Sensitivität maximiert. Die Klassifikation erfolgt mithilfe von Support Vector Machines (SVM) und Multi-Layer Perceptrons (MLP). Die Ergebnisse dieser Forschung, die auf dem KDD-Datensatz basieren, zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz bestehende Methoden übertrifft und eine effektive Lösung zur Minimierung der Merkmale bei gleichzeitiger Maximierung der Erkennungsraten bietet.