![](/images/graphics-bg.png)
Network Anomaly Detection System with Optimized DS Evidence Theory
المؤلفون المشاركون
Liu, Yuan
Wang, Xiaofeng
Liu, Kaiyu
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Network anomaly detection has been focused on by more people with the fast development of computer network.
Some researchers utilized fusion method and DS evidence theory to do network anomaly detection but with low performance, and they did not consider features of network—complicated and varied.
To achieve high detection rate, we present a novel network anomaly detection system with optimized Dempster-Shafer evidence theory (ODS) and regression basic probability assignment (RBPA) function.
In this model, we add weights for each senor to optimize DS evidence theory according to its previous predict accuracy.
And RBPA employs sensor’s regression ability to address complex network.
By four kinds of experiments, we find that our novel network anomaly detection model has a better detection rate, and RBPA as well as ODS optimization methods can improve system performance significantly.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Yuan& Wang, Xiaofeng& Liu, Kaiyu. 2014. Network Anomaly Detection System with Optimized DS Evidence Theory. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050920
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Yuan…[et al.]. Network Anomaly Detection System with Optimized DS Evidence Theory. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050920
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Yuan& Wang, Xiaofeng& Liu, Kaiyu. Network Anomaly Detection System with Optimized DS Evidence Theory. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050920
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050920
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)