Uso da Informação Mútua Ajustada na Seleção de Atributos numa Base de Dados de Detecção de Intrusos - Martins, Luiz E. R.; Araújo, Nelcileno Virgílio de Souza; de Oliveira, Allan G.; Eugênio, Letízia Manuella Serqueira (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2024: Anais da XII Escola Regional de Informática de GoiásDO - 10.5753/erigo.2024.4828, 2024)
Sistemas de Detecção de Intrusão (IDSs) são fundamentais para monitorar redes e identificar comportamentos anômalos. Este artigo aplica uma técnica de seleção de atributos para extrair as características mais representativas da base de dados NSL-KDD, utilizando uma abordagem híbrida que combina a Taxa de Ganho de Informação e o algoritmo K-means. A métrica de Informação Mútua Ajustada (IMA) foi empregada para definir o subconjunto ótimo de atributos. Com essa técnica, foi possível reduzir a dimensionalidade dos atributos de 41 para 7, alcançando uma acurácia de 70%, o que demonstra a eficácia da abordagem proposta.