Fraunhofer-Gesellschaft

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Visualization of anomaly detection using prediction sensitivity

 
: Laskov, P.; Rieck, K.; Schäfer, C.; Müller, K.-R.

Federrath, H. ; Gesellschaft für Informatik -GI-, Fachbereich Sicherheit:
Sicherheit 2005 : Haupttagung "Sicherheit - Schutz und Zuverlässigkeit" ; Workshop "Qualifizierte elektronische Signaturen in Theorie und Praxis" (QSIG 2005) : Beiträge der 2. Jahrestagung des Fachbereichs Sicherheit der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), 5.-8. April 2005 in Regensburg
Bonn: GI, 2005 (GI-Edition - Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings 62)
ISBN: 3-88579-391-1
pp.197-208
Jahrestagung Sicherheit - Schutz und Zuverlässigkeit <2, 2005, Regensburg>
Workshop Qualifizierte Elektronische Signaturen in Theorie und Praxis (QSIG) <2005, Regensburg>
English
Conference Paper
Fraunhofer FIRST ()

Abstract
Visualization of learning-based intrusion detection methods is a challenging problem. In this paper we propose a novel method for visualization of anomaly detection and feature selection, based on prediction sensitivity. The method allows an expert to discover informative features for separation of normal and attack instances. Experiments performed on the KDD Cup dataset show that explanations provided by prediction sensitivity reveal the nature of attacks. Application of prediction sensitivity for feature selection yields a major improvement of detection accuracy.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-55475.html