Cost-Sensitive Distributed Machine Learning for NetFlow-Based Botnet Activity Detection
المؤلفون المشاركون
Kozik, Rafał
Pawlicki, Marek
Choraś, Michał
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The recent advancements of malevolent techniques have caused a situation where the traditional signature-based approach to cyberattack detection is rendered ineffective.
Currently, new, improved, potent solutions incorporating Big Data technologies, effective distributed machine learning, and algorithms countering data imbalance problem are needed.
Therefore, the major contribution of this paper is the proposal of the cost-sensitive distributed machine learning approach for cybersecurity.
In particular, we proposed to use and implemented cost-sensitive distributed machine learning by means of distributed Extreme Learning Machines (ELM), distributed Random Forest, and Distributed Random Boosted-Trees to detect botnets.
The system’s concept and architecture are based on the Big Data processing framework with data mining and machine learning techniques.
In practical terms in this paper, as a use case, we consider the problem of botnet detection by means of analysing the data in form of NetFlows.
The reported results are promising and show that the proposed system can be considered as a useful tool for the improvement of cybersecurity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kozik, Rafał& Pawlicki, Marek& Choraś, Michał. 2018. Cost-Sensitive Distributed Machine Learning for NetFlow-Based Botnet Activity Detection. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214471
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kozik, Rafał…[et al.]. Cost-Sensitive Distributed Machine Learning for NetFlow-Based Botnet Activity Detection. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214471
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kozik, Rafał& Pawlicki, Marek& Choraś, Michał. Cost-Sensitive Distributed Machine Learning for NetFlow-Based Botnet Activity Detection. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214471
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214471
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