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LDA-ID:An LDA-Based Framework for Real-Time Network Intrusion Detection

China Communications 2023年第12期20卷 166-181页

作者： Weidong Zhou Shengwei Lei Chunhe Xia Tianbo Wang Key Laboratory of Beijing Network Technology Beihang UniversityBeijing 100191China School of Cyber Science and Technology Beihang UniversityBeijing 100191China

Network intrusion poses a severe threat to the ***,existing intrusion detection models cannot effectively distinguish different intrusions with high-degree feature *** addition,efficient real-time detection is an urgent *** address the two above problems,we propose a Latent Dirichlet Allocation topic model-based framework for real-time network Intrusion Detection(LDA-ID),consisting of static and online *** problem of feature overlap is transformed into static LDA-ID topic number optimization and topic ***,the detection is based on the latent topic *** achieve efficient real-time detection,we design an online computing mode for static LDA-ID,in which a parameter iteration method based on momentum is proposed to balance the contribution of prior knowledge and new ***,we design two matching mechanisms to accommodate the static and online LDA-ID,*** results on the public NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets show that our framework gets higher accuracy than the others.

关键词： feature overlap LDA-ID optimal topic number determination real-time intrusion detection

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