神经网络和IDS

Question

我试图掌握神经网络相对于其他人工智能算法的效率，以用于入侵检测系统。我正在阅读的大多数文献都没有比其他IDS更好地比较神经网络。

它们是否更好地工作（检测更多真正的攻击并减少误报）？他们的效率会更高还是更低？

另一个问题是IDS环境中的NN有多新？它们被广泛使用，这是旧闻吗？

Answer 1

好像你在问这个问题：

  

这种算法能否可靠地帮助我检测“入侵”何时发生。

看一些criticism of Neural Networks，似乎NN可能过度训练（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也很难，因为很难解释为什么NN给出了它的结果。

这是您正在研究的研究问题吗？

最初，我会看Naive Bayes来解决这个问题，因为1）它很容易实现，2）可以作为一个很好的基线。另外，请查看Decision Trees作为解决问题的方法。

实施NB和DT后，实施NN并查看NN是否做得更好。

您还可以尝试ensemble technique并查看是否可以获得更好的结果。

有一个名为Weka的基于Java的软件包，它实现了我讨论过的许多算法，对你来说很有价值。

Answer 2

我也是NN的新人。我认为您可以使用Encog Neural Network Library来实现NN算法。它有Java和C＃两种版本。