A Parallel Genetic Local Search Algorithm for Computer Intrusion Detection
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,543
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:
ACCSI12_276
تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386
چکیده مقاله:
The security of networked computers plays a strategic role in modern computer systems. This task is so complicated because the determination of normal and abnormal behaviors in computer networks is hard, as the boundaries cannot be well defined. This paper proposes a parallel genetic local search algorithm (PAGELS) to generate fuzzy rules capable of detecting intrusive behaviors in computer networks. The system uses the Michigan’s approach, where each individual represents a fuzzy rule which has the form “if condition then prediction”. In the presented algorithm the global population is divided into some subpopulations, each assigned to a distinct processor. Each subpopulation consists of the same class fuzzy rules. These rules evolve independently in the proposed parallel manner. Experimental results show that the presented algorithm produces fuzzy rules which can be used to construct a reliable intrusion detection system.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saniee Abadeh
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Habibi
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Barzegar
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
Sergi
Department of Computer Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, 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 :