Anomaly-based intrusion detection system using Relational Detector Tree (RTD)
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 919
فایل این مقاله در 8 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:
ICEECS02_032
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395
چکیده مقاله:
Network security is one of the most challenging issues in network communication world. As network communications grow, vulnerabilities and penetrating attacks are predicted to be as prominent factors. So in order to thwart these attacks an intelligent and powerful intrusion detection system in required. In this paper, a multilayer intrusion detection system is proposed. In first layer, four types of detector are created using genetic algorithm which are used in the second layer to detect some anomalies or abnormal traffic data using Negative Selection Algorithm (NSA) and finally in last layer, the detected anomaly data are classified into four types of attack: DoS, Probe, R2l and U2r. The results show better performance in detecting and classifying new or unseen abnormal data. All experiments are done using KDDCUP99 dataset
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Dabiri
Department of Computer, Buinzahra Branch, Islamic Azad University, Buinzahra, Iran
Khashayar Khosharay
Department of Computer, Buinzahra Branch, Islamic Azad University, Buinzahra, Iran
Golnoush Abaei
Shahab Danesh Institute of Higher Education, Qom
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 :