Low-rate False Alarm Intrustion Detection System with Genetic Algorithm Approach

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 822

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

KBEI02_209

تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395

چکیده مقاله:

Intrusion Detection Systems (IDS) play an important role in identifying possible attacks to the networks. Most algorithms create a model; and the classification is done based on that model. During the classification, one of the main concerns is increasing the accuracy and the reliability. Traditional intrusion detection methods have some problems such as high false alarm rate, low detection compatibility against the new attacks, and insufficient capacity of the analysis. The next issue related to the intrusion detection systems is the feature reduction, extraction, and selection. In this paper, an intrusion detection model was created by genetic algorithms (GA) and the construction of the classifying models based on the training data observed from the genetic algorithm by KNN (K-Nearest Neighbors) algorithm has been taken into consideration. In this algorithm, it is supposed to reduce the false alarm rate in comparison with the previous methods.

کلیدواژه ها:

Intrusion Detection System (IDS) ، Genetic Algorithms ، K-nearest Neighbors ، Low-rate False Alarm

نویسندگان

M. Hossein Ahmadzadegan

Department of Electrical Engineering and Information Technology Azad University of Tehran-Electronic Branch

Ali Asgar Khorshidvand

Department of Electrical Engineering and Information Technology Azad University of Tehran-Electronic Branch

Mahdi Ghalbi Valian

Department of Computer and IT Azad University of Qazvin Qazvin, 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 :
  • Salah Eddine Benaicha, Laila Saoudi, Salah Eddin Bouhouita Guermeche, Ouarda ...
  • _ _ _ _ _ _ _ Using ...
  • _ _ _ to Network Intrusio 2000. ...
  • _ _ _ Engineering, Mississippi ...
  • Li-yan DONG, Guang-yuan LIU, Sen-miao YUAN, Young-li LI ...
  • Feature selection using a combination of genetic algorithm and selection ...
  • Analysing Behaviours for Intrusion Detection, 2015 ...
  • Intrusion Detection and Prevention System: Challenges and Opportunities , 20 ...
  • Network Anomaly Detection : Methods, Systems and Tools, 2014 ...
  • Online Adaboost-Based Parameterized Methods for Dynamic Distributed Network Intrusion Detection, ...
  • _ _ _ and optimized SVM, ...
  • A Network Intrusion Detection Method using Independent Component Analysis, ...
  • Copyright Notice is: 978-1 -4673-6506-2/ 5/831 _ 00 G2015 IEEE ...
  • نمایش کامل مراجع