Banking intrusion detection systems based on customers behavior using machine learning algorithms: comprehensive study
المؤلفون المشاركون
Mawlud, Abir Tariq
Mahdi, Wisam Salih
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 12، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In recent years, The computer networks has tremendous growth and the Internet usage became essential in many fields in real life, combined with the huge amount of data transmitted over networks, generated an exponential increase in the amount of malicious and ambiguous threats to computer networks.
By implementation of Machine Learning (ML) algorithms to protect computer networks and to overcome network security breaches.
Many approaches appeared to the surface to achieve that purpose, one of them is the Network Intrusion Detection System (NIDS).
This research aims to present a comprehensive study about employing machine learning algorithms because of what they have of effective and productive characteristics and capabilities when used in the area of tracking user behavior embedded to construct a framework simulates a banking system and examines the deviation of customer's normal utilization of the system, that is called intrusion.
The experimental results obtained by this research that involves combining four algorithms in one framework showed high accuracy and low false alarm detection rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mahdi, Wisam Salih& Mawlud, Abir Tariq. 2020. Banking intrusion detection systems based on customers behavior using machine learning algorithms: comprehensive study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 12, no. 4, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1263970
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mahdi, Wisam Salih& Mawlud, Abir Tariq. Banking intrusion detection systems based on customers behavior using machine learning algorithms: comprehensive study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 12, no. 4 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1263970
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mahdi, Wisam Salih& Mawlud, Abir Tariq. Banking intrusion detection systems based on customers behavior using machine learning algorithms: comprehensive study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2020. Vol. 12, no. 4, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1263970
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 11
رقم السجل
BIM-1263970
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