![](/images/graphics-bg.png)
Security Enrichment in Intrusion Detection System Using Classifier Ensemble
المؤلفون المشاركون
Mali, Suresh N.
Salunkhe, Uma R.
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In the era of Internet and with increasing number of people as its end users, a large number of attack categories are introduced daily.
Hence, effective detection of various attacks with the help of Intrusion Detection Systems is an emerging trend in research these days.
Existing studies show effectiveness of machine learning approaches in handling Intrusion Detection Systems.
In this work, we aim to enhance detection rate of Intrusion Detection System by using machine learning technique.
We propose a novel classifier ensemble based IDS that is constructed using hybrid approach which combines data level and feature level approach.
Classifier ensembles combine the opinions of different experts and improve the intrusion detection rate.
Experimental results show the improved detection rates of our system compared to reference technique.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salunkhe, Uma R.& Mali, Suresh N.. 2017. Security Enrichment in Intrusion Detection System Using Classifier Ensemble. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175234
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salunkhe, Uma R.& Mali, Suresh N.. Security Enrichment in Intrusion Detection System Using Classifier Ensemble. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2017 (2017), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175234
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salunkhe, Uma R.& Mali, Suresh N.. Security Enrichment in Intrusion Detection System Using Classifier Ensemble. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175234
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175234
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)