Introducing a Two-step Strategy based on Deep Learning Enhance the Accuracy of Intrusion Detection Systems in the Network
محل انتشار: فصلنامه ادوات مخابراتی، دوره: 8، شماره: 1
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 214
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_TDMA-8-1_004
تاریخ نمایه سازی: 31 اردیبهشت 1402
چکیده مقاله:
Intrusion Detection System is one of the most important security features of modern computer networks that can detect network penetration through a series of functions. This system is independently used (e.g. Snort) or with various security equipment (such as Antivirus, UTM, etc.) on the network and detects an attack based on two techniques of abnormal detection and signature-based detection. Currently, most of the researches in the field of intrusion detection systems have been done based on abnormal behavior using a variety of methods including statistical techniques, Artificial Intelligence (AI), data mining, and machine learning. In this study, we can achieve an effective accuracy using a candidate class of the KDD dataset and deep learning techniques.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Bahmani
Islamic Azad University Isfahan
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :