![](/images/graphics-bg.png)
Mobile Anomaly Detection Based on Improved Self-Organizing Maps
المؤلفون المشاركون
Yin, Chunyong
Zhang, Sun
Kim, Kwang-jun
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Anomaly detection has always been the focus of researchers and especially, the developments of mobile devices raise new challenges of anomaly detection.
For example, mobile devices can keep connection with Internet and they are rarely turned off even at night.
This means mobile devices can attack nodes or be attacked at night without being perceived by users and they have different characteristics from Internet behaviors.
The introduction of data mining has made leaps forward in this field.
Self-organizing maps, one of famous clustering algorithms, are affected by initial weight vectors and the clustering result is unstable.
The optimal method of selecting initial clustering centers is transplanted from K-means to SOM.
To evaluate the performance of improved SOM, we utilize diverse datasets and KDD Cup99 dataset to compare it with traditional one.
The experimental results show that improved SOM can get higher accuracy rate for universal datasets.
As for KDD Cup99 dataset, it achieves higher recall rate and precision rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yin, Chunyong& Zhang, Sun& Kim, Kwang-jun. 2017. Mobile Anomaly Detection Based on Improved Self-Organizing Maps. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189104
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yin, Chunyong…[et al.]. Mobile Anomaly Detection Based on Improved Self-Organizing Maps. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189104
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yin, Chunyong& Zhang, Sun& Kim, Kwang-jun. Mobile Anomaly Detection Based on Improved Self-Organizing Maps. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189104
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189104
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)