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Hegde 5，Harsh Kumar 6 1，2，2，3，4，5，6计算机科学和工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - 在不断发展的网络安全环境中，强大的入侵检测系统（IDS）的重要性至关重要。本研究探讨了监督机器学习模型的整合，例如决策树，支持向量机（SVM）和随机森林，以提高网络入侵检测系统（NIDS）的能力。建议的方法包括使用KDD-CUP99数据集的数据预处理，功能选择和模型培训。本研究对具有41个特征的模型的性能进行了比较分析，并减少了通过递归功能消除（RFE）获得的15个功能。这项研究有助于理解机器学习在加强电子邮件启动的有效性，从而使NID能够抵抗网络威胁。索引术语 - 网络入侵，监督机器学习，网络攻击检测，网络安全性，电子邮件ALERT，威胁检测。
电子邮件启用警报网络入侵检测系统
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