Most IDS have a single-level struct

Most IDS have a single-level structure can only detect either misuse or anomaly attacks. Some IDSs with multi-level structure or multi-classifier are proposed to detect both attacks, but they are limited in adaptive learning. Zhang et al. [41] proposed a serial hierarchical IDS (SHIDS)to identify misuse attacks accurately and anomaly attacks adaptively.
Beghdad [4] introduces a novel anomaly intrusion detection method based on a Within-Class Dissimilarity (WCD). This approach functions by using an appropriate metric WCD to measure the distance between an unknown user and a known user defined respectively by their profile vectors.
Boukerche et al. [8] propose an IDS technique based upon data analysis inspired by the natural immune human systems. Authors illustrated how the proposed scheme extracts salient features of the immune human system and maps them within a software package designed to identify security violations of a computer system and unusual activities according to the usage log files.

Kết quả (Việt) 1:

Hầu hết ID có đơn cấp cấu trúc chỉ có thể phát hiện các cuộc tấn công hoặc sử dụng sai hoặc bất thường. Một số IDSs với đa cấp cấu trúc hoặc nhiều loại được đề xuất để phát hiện cả hai cuộc tấn công, nhưng họ được giới hạn trong việc học thích nghi. Trương et al. [41] đề xuất một nối tiếp phân cấp ID (SHIDS) để xác định các cuộc tấn công lạm dụng chính xác và cuộc tấn công bất thường một cách điều hợp.Beghdad [4] giới thiệu một phương pháp phát hiện xâm nhập tiểu thuyết bất thường dựa trên một Within-Class Dissimilarity (WCD). Chức năng cách tiếp cận này bằng cách sử dụng một số liệu thích hợp WCD để đo khoảng cách giữa một người dùng không biết và một người dùng được biết đến định nghĩa tương ứng của vectơ hồ sơ của họ.Boukerche et al. [8] đề xuất một ID kỹ thuật dựa trên phân tích dữ liệu lấy cảm hứng từ các hệ thống miễn dịch của con người tự nhiên. Tác giả minh họa làm thế nào các đề án đề xuất chất chiết xuất từ các tính năng nổi bật của hệ thống miễn dịch của con người và bản đồ chúng trong một gói phần mềm được thiết kế để xác định hành vi vi phạm an ninh của một hệ thống máy tính và các hoạt động bất thường theo các tập tin đăng nhập sử dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Hầu hết các IDS có một cấu trúc đơn cấp chỉ có thể phát hiện hoặc sử dụng sai hoặc các cuộc tấn công bất thường. Một số IDS với cấu trúc đa cấp hoặc đa phân loại được đề xuất để phát hiện cả các cuộc tấn công, nhưng họ được giới hạn trong học tập thích ứng. Zhang et al. [41] đề xuất một IDS phân cấp serial (SHIDS) để xác định các cuộc tấn công sử dụng sai cách chính xác và bất thường tấn công adaptively.
Beghdad [4] giới thiệu một phương pháp phát hiện xâm nhập bất thường cuốn tiểu thuyết dựa trên một Trong vòng-Class không giống nhau (WCD). Cách tiếp cận này chức năng bằng cách sử dụng một số liệu WCD thích hợp để đo khoảng cách giữa một người dùng không biết và người dùng đã biết định nghĩa tương ứng bởi các vector hồ sơ của họ.
Boukerche et al. [8] đề xuất một kỹ thuật IDS dựa trên phân tích dữ liệu lấy cảm hứng từ hệ thống miễn dịch của con người tự nhiên. Tác giả mô tả cách mà đề án đề xuất chiết xuất tính năng nổi bật của hệ thống miễn dịch của con người và bản đồ chúng trong một gói phần mềm được thiết kế để xác định hành vi vi phạm an ninh của một hệ thống máy tính và các hoạt động bất thường theo các tập tin sử dụng log.