An Intrusion Detection System in Cloud Environments using Combined Machine Learning Algorithms
محل انتشار: سومین کنگره بین المللی کامپیوتر، برق و مخابرات
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 517
فایل این مقاله در 9 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:
ITCC03_067
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396
چکیده مقاله:
One of the major security issues in cloud computing is protection against network intrusions that affect confidentiality, availability and integrity of cloud resources and offered services. Since, cloud computing is a shared environment it is therefore subject to various attacks. Due to increasing incidents of cyber attacks, building effective intrusion detection systems are essential for protecting the cloud environments security, and till now it remains an elusive goal and a big challenge. In this paper, an Intrusion Detection System (IDS), regarding the host-based model for cloud computing is proposed according to the Bagging algorithm for virtual machines. In the pre-processing stage, by using a feature selection algorithm, we have chosen 11 of 11 features from the NSL-KDD dataset. We have used three well-known classifiers, namely the decision tree, Bayesian and K- Nearest Neighbor (KNN). Simulation results compared with these three classifiers separately and another method using the Random Forest algorithm shows improvements in terms of precision, recall, TPR and FPR.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Marjan Naderan
Corresponding Author ,Computer Engineering Department Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran
Elham Besharati
Computer Engineering Department Shahid Chamran University of Ahvaz Ahvaz, Iran
Ehsan Namjoo
Electrical Engineering DepartmentShahid Chamran University of AhvazAhvaz, Iran
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 :