Proposed hybrid classifier to improve network intrusion detection system using data mining techniques
المؤلفون المشاركون
Sharif, Sarah Muhammad
Hashim, Sukaynah Hasan
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 38، العدد 1B (31 يناير/كانون الثاني 2020)، ص ص. 6-14، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2020-01-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Network intrusion detection system (nids) is a software system which plays an important role to protect network system and can be used to monitor network activities to detect different kinds of attacks from normal behavior in network traffics.
a false alarm is one of the most identified problems in relation to the intrusion detection system which can be a limiting factor for the performance and accuracy of the intrusion detection system.
the proposed system involves mining techniques at two sequential levels, which are: at the first level naïve bayes algorithm is used to detect abnormal activity from normal behavior.
the second level is the multinomial logistic regression algorithm of which is used to classify abnormal activity into main four attack types in addition to a normal class.
to evaluate the proposed system, the kddcup99 dataset of the intrusion detection system was used and k-fold cross-validation was performed.
the experimental results show that the performance of the proposed system is improved with less false alarm rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. 2020. Proposed hybrid classifier to improve network intrusion detection system using data mining techniques. Engineering and Technology Journal،Vol. 38, no. 1B, pp.6-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1283380
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. Proposed hybrid classifier to improve network intrusion detection system using data mining techniques. Engineering and Technology Journal Vol. 38, no. 1B (2020), pp.6-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1283380
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. Proposed hybrid classifier to improve network intrusion detection system using data mining techniques. Engineering and Technology Journal. 2020. Vol. 38, no. 1B, pp.6-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1283380
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 13-14
رقم السجل
BIM-1283380
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