Optimizing Computer Worm Detection Using Ensembles
المؤلفون المشاركون
Waweru Mwangi, Ronald
Ochieng, Nelson
Ateya, Ismail
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The scope of this research is computer worm detection.
Computer worm has been defined as a process that can cause a possibly evolved copy of it to execute on a remote computer.
It does not require human intervention to propagate neither does it attach itself to an existing computer file.
It spreads very rapidly.
Modern computer worm authors obfuscate the code to make it difficult to detect the computer worm.
This research proposes to use machine learning methodology for the detection of computer worms.
More specifically, ensembles are used.
The research deviates from existing detection approaches by using dark space network traffic attributed to an actual worm attack to train and validate the machine learning algorithms.
It is also obtained that the various ensembles perform comparatively well.
Each of them is therefore a candidate for the final model.
The algorithms also perform just as well as similar studies reported in the literature.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ochieng, Nelson& Waweru Mwangi, Ronald& Ateya, Ismail. 2019. Optimizing Computer Worm Detection Using Ensembles. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210430
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ochieng, Nelson…[et al.]. Optimizing Computer Worm Detection Using Ensembles. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210430
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ochieng, Nelson& Waweru Mwangi, Ronald& Ateya, Ismail. Optimizing Computer Worm Detection Using Ensembles. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210430
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210430
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