NSL KDD - علو٠الحاسوب والرياضيات

و،‏ك،‏]6[في عام 0202 الباحثون(,.‏al (Mrutyunjaya Panda et.اقترحنموذجاً‏ مبتكراً‏لنظام كشف التطفل يربط المصنف Naïve Bayesمع ثالثة خوارزميات مختمفة لتقميل الميزات‏)تحميل المركبات األساسية ،PCA والتقديرالعشوائيRP)RandomProjection‏)‏ ،)Nominal to Binary (N2B) واستخدمتNaïveمجموعةمختارة منبيانات KDD،NSL- وأظيرت النتائجكشف عالية دقةلممصنفخوارزمية معN2Bبمغت Bayes ‏)%‏‎96.5‎‏(ونسبة اإلنذار الكاذب ‏)%‏‎3.0‎‏(،في حين بمغت دقةالكشف Naïveمع Bayes 81.4%(RP , PCAلممصنفو 94.8%( عمى التوالي،‏ ونسبةاإلنذار الكاذب )12.8%, 4.4%( عمى التوالي.‏في عام 0202 قدم الباحثون al.Shilpalakhina( et) ]7[ نظام كشف تطفلالشذوذ باستخدام خوارزمية تحميل المركبات األساسية والشبكات العصبيةاالصطناعية)‏PCANNA‏(.‏قممت الخوارزمية المقترحة وقت التدريب واالختبار إلى )40%(-و)‏‎70%‎‏(‏ عمى التوالي،‏ وقداستخدمتمختارة مجموعةمننماذج التدريبواالختبارKDD.NSLتماسةتخدام مجةاميع ‎8[NSL-KDD‏[عمةى الةتطفالت التةي أصةبحت معيةاراً‏ فعميةا الختبةارأنظمة كشف التطفل.‏ والغاية من استخدام ىذه البيانات كونيا القاعدة األساسية المشتركة ألغمةبالبةاحثين العةاممين فةي مجةال أنظمةة كشةف التطفةل والتةي مةن خالليةا يةتم المقارنةة بةين التقنيةاتاألخرى.‏بصورة عامة تتعاملنظم كشف التطفلمع كمية ىائمةة مةن البيانةات حتةى بالنسةبة لشةبكةصغيرة،مماتحوي ميزات زائدةوغيرذات صمة.يمكنليذه الميزاتةأن تجعةل اكتشةاف أنمةاطالسةموكالشةاذ صةعباً‏ ممةا يسةبب عمميةة تةدريب و اختبةار بطيئةة،‏ واسةتيالكاً‏ أعمةى لممصةادر،‏ إضةافةإلةىنسةبة كشةف سةيئة.لذلك يفضةل تقميةل أبعةاد البيانةات الكتشةاف أسةيل وتحميةل أسةرع اعتمةاداً‏ عمةىخوارزمية .]9[PCAمدخل إلى أنظمة كشفالتطفل.0يمكن تصنيف أنظمة كشف التطفلمن ناحية نظريات الكشف :كشةةةةةةف إسةةةةةةةاءة االسةةةةةةةتخدام Detection( Misuse)شةةةةةةةف الشةةةةةةةذوذ(Anomaly‏(‏Detection‏،كشف المحددات Detection( Specification‏).تقسةم أنظمةكشةف التطفةل ‏ِطبقةاً‏لمصدرمعموماتيا إلى ثالثة أقسام: