![](/images/graphics-bg.png)
Efficient Extraction of Network Event Types from NetFlows
المؤلفون المشاركون
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
To perform sophisticated traffic analysis, such as intrusion detection, network monitoring tools firstly need to extract higher-level information from lower-level data by reconstructing events and activities from as primitive information as individual network packets or traffic flows.
Aggregating communication data into meaningful entities is an open problem and existing, typically clustering-based, solutions are often highly suboptimal, producing results that may misinterpret the extracted information and consequently miss many network events.
We propose a novel method for the extraction of various predefined types of network events from raw network flow data.
The new method is based on analysis of computational properties of the event types as prescribed by their attributes in a given descriptive language.
The corresponding events are then extracted with a supreme recall as compared to a respective event extraction part of an in-production intrusion detection system Camnep.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sourek, Gustav& Zelezny, Filip. 2019. Efficient Extraction of Network Event Types from NetFlows. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210634
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sourek, Gustav& Zelezny, Filip. Efficient Extraction of Network Event Types from NetFlows. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210634
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sourek, Gustav& Zelezny, Filip. Efficient Extraction of Network Event Types from NetFlows. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210634
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210634
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)