Deep Learning Approaches for Predictive Masquerade Detection
المؤلفون المشاركون
Elmasry, Wisam
Akbulut, Akhan
Zaim, Abdul Halim
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-24، 24ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
24
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In computer security, masquerade detection is a special type of intrusion detection problem.
Effective and early intrusion detection is a crucial factor for computer security.
Although considerable work has been focused on masquerade detection for more than a decade, achieving a high level of accuracy and a comparatively low false alarm rate is still a big challenge.
In this paper, we present a comprehensive empirical study in the area of anomaly-based masquerade detection using three deep learning models, namely, Deep Neural Networks (DNN), Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM-RNN), and Convolutional Neural Networks (CNN).
In order to surpass previous studies on this subject, we used three UNIX command line-based datasets, with six variant data configurations implemented from them.
Furthermore, static and dynamic masquerade detection approaches were utilized in this study.
In a static approach, DNN and LSTM-RNN models are used along with a Particle Swarm Optimization-based algorithm for their hyperparameters selection.
On the other hand, a CNN model is employed in a dynamic approach.
Moreover, twelve well-known evaluation metrics are used to assess model performance in each of the data configurations.
Finally, intensive quantitative and ROC curves analyses of results are provided at the end of this paper.
The results not only show that deep learning models outperform all traditional machine learning methods in the literature but also prove their ability to enhance masquerade detection on the used datasets significantly.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Elmasry, Wisam& Akbulut, Akhan& Zaim, Abdul Halim. 2018. Deep Learning Approaches for Predictive Masquerade Detection. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214529
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Elmasry, Wisam…[et al.]. Deep Learning Approaches for Predictive Masquerade Detection. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214529
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Elmasry, Wisam& Akbulut, Akhan& Zaim, Abdul Halim. Deep Learning Approaches for Predictive Masquerade Detection. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-24.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214529
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214529
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