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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제13권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
1,203 - 1,212 (10page)

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Intrusion detection systems (IDSs) are crucial in this overwhelming increase of attacks on the computinginfrastructure. It intelligently detects malicious and predicts future attack patterns based on the classificationanalysis using machine learning and data mining techniques. This paper is devoted to thoroughly evaluateclassifier ensembles for IDSs in IEEE 802.11 wireless network. Two ensemble techniques, i.e. voting andstacking are employed to combine the three base classifiers, i.e. decision tree (DT), random forest (RF), andsupport vector machine (SVM). We use area under ROC curve (AUC) value as a performance metric. Finally,we conduct two statistical significance tests to evaluate the performance differences among classifiers.
#Classifier Ensembles #Classifier's Significance #Intrusion Detection Systems #IDSs) #Wireless Network

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A. K. Seewald / 2002 / How to make stacking better and faster while also taking care of an unknown weakness / Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning : google schola B. A. Tama / 2015 / Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing / Springer Singapore : 489 ~ 495 google schola B. A. Tama / 2015 / Data mining techniques in DoS/DDoS attack detection: a literature review / Information 18 (8) : 3739 ~ 3747 google schola B. A. Tama / 2016 / Information Security Applications, LNCS / Springer International Publishing : 339 ~ 347 google schola C. Cortes / 1995 / Support-vector networks / Machine Learning 20 (3) : 273 ~ 297 google schola

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