Data Fusion for Network Intrusion Detection: A Review
المؤلفون المشاركون
Fu, Yulong
Yan, Zheng
Li, Guoquan
Chen, Hanlu
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Rapid progress of networking technologies leads to an exponential growth in the number of unauthorized or malicious network actions.
As a component of defense-in-depth, Network Intrusion Detection System (NIDS) has been expected to detect malicious behaviors.
Currently, NIDSs are implemented by various classification techniques, but these techniques are not advanced enough to accurately detect complex or synthetic attacks, especially in the situation of facing massive high-dimensional data.
Besides, the inherent defects of NIDSs, namely, high false alarm rate and low detection rate, have not been effectively solved.
In order to solve these problems, data fusion (DF) has been applied into network intrusion detection and has achieved good results.
However, the literature still lacks thorough analysis and evaluation on data fusion techniques in the field of intrusion detection.
Therefore, it is necessary to conduct a comprehensive review on them.
In this article, we focus on DF techniques for network intrusion detection and propose a specific definition to describe it.
We review the recent advances of DF techniques and propose a series of criteria to compare their performance.
Finally, based on the results of the literature review, a number of open issues and future research directions are proposed at the end of this work.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Guoquan& Yan, Zheng& Fu, Yulong& Chen, Hanlu. 2018. Data Fusion for Network Intrusion Detection: A Review. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214427
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Guoquan…[et al.]. Data Fusion for Network Intrusion Detection: A Review. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214427
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Guoquan& Yan, Zheng& Fu, Yulong& Chen, Hanlu. Data Fusion for Network Intrusion Detection: A Review. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214427
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214427
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