Practical Employment of Granular Computing to Complex Application Layer Cyberattack Detection
المؤلفون المشاركون
Pedrycz, Witold
Kozik, Rafał
Pawlicki, Marek
Choraś, Michał
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-01-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Network and information security are regarded as some of the most pressing problems of contemporary economy, affecting both individual citizens and entire societies, making them a highlight for homeland security.
Innovative approaches to handle this challenge are undertaken by the scientific community, proposing the utilization of the emerging, advanced machine learning methods.
This very paper puts forward a novel approach to the detection of cyberattacks taking inventory of the practical application of information granules.
The feasibility of utilizing Granular Computing (GC) as a solution to the most current challenges in cybersecurity is researched.
To the best of our knowledge, granular computing has not yet been widely examined or used for cybersecurity application purposes.
The major contribution of this work is a method for constructing information granules from network data.
We then report promising results on a benchmark dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kozik, Rafał& Pawlicki, Marek& Choraś, Michał& Pedrycz, Witold. 2019. Practical Employment of Granular Computing to Complex Application Layer Cyberattack Detection. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132225
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kozik, Rafał…[et al.]. Practical Employment of Granular Computing to Complex Application Layer Cyberattack Detection. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132225
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kozik, Rafał& Pawlicki, Marek& Choraś, Michał& Pedrycz, Witold. Practical Employment of Granular Computing to Complex Application Layer Cyberattack Detection. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132225
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132225
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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