An efficient modeling algorithm for intrusion detection systems using C5.0 and Bayesian Network structures
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 541
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:
KBEI02_094
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
although different models have been offered for intrusion detection systems (IDSs) in computer networks, it is difficult to distinct unauthorized connections from authorized ones because intruders act similar to normal users. In this paper we propose an efficient modeling algorithm for applying in IDSs to improve the quality of detections. In the proposed algorithm, the integration of Tree Augmented Naïve Bayes (TAN) in Bayesian Network (BN) and Boosting in C5.0 decision tree structures are used to take their advantages and avoid their weaknesses. These structures are adopted once individually. Then the agreements of their combination are considered. In addition, in implementation process, the KDDCUP’99 data set and the other widely-used measures in IDSs problem are used. The experimental results show that the proposed algorithm not only achieves satisfactory results in accuracy and false alarm rate, but also improves the existing works.
کلیدواژه ها:
intrusion detection systems ، C5.0 decision tree ، Bayesian Network ، models integration ، tree augmented naive bayes ، boosting method
نویسندگان
Fariba Younes Nia
M. S. Student, dept. Computer and Informatics Eng. Payame Noor University Tehran, Iran
Mehdi Khalili
Assistant Professor, dept. Computer and Informatics Eng. Payame Noor University 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 :