The intrusion detection system by deep learning methods: issues and challenges
المؤلفون المشاركون
García, Antonio
Surakhi, Ula
Jamus, Muhammad
al-Khanafsah, Muhammad
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 3A (s) (31 مايو/أيار 2022)، ص ص. 501-513، 13ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Intrusion Detection Systems (IDS) are one of the major research application problems in the computer security domain.
With the increasing number of advanced network attacks, the improvement of the traditional IDS techniques become a challenge.
Efficient ways and methods of identifying, protecting, and analyzing data are needed.
In this paper, a comprehensive survey on the application of Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) methods on the IDS to increase detection accuracy and reduce error rate is proposed.
The recent research papers that have been published between 2018 and 2021 in the area of applying ML and DL in the IDS are analyzed and summarized.
Four main analyzing aspects are presented as follows: (1) IDS concepts and taxonomy.
(2) The strength and weaknesses of ML and DL methods.
(3) IDS benchmark datasets.
(4) Comprehensive review of the most recent articles that used ML and DL to improve IDS with highlighting the strengths and weaknesses of each work.
Based on the analysis of the literature review papers, a framework for the application of ML and DL in the IDS is proposed.
Finally, the current limitations are discussed and future research directions are provided.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Surakhi, Ula& García, Antonio& Jamus, Muhammad& al-Khanafsah, Muhammad. 2022. The intrusion detection system by deep learning methods: issues and challenges. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 3A (s), pp.501-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437125
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Surakhi, Ula…[et al.]. The intrusion detection system by deep learning methods: issues and challenges. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 3A (Special issue) (2022), pp.501-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437125
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Surakhi, Ula& García, Antonio& Jamus, Muhammad& al-Khanafsah, Muhammad. The intrusion detection system by deep learning methods: issues and challenges. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 3A (s), pp.501-513.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437125
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 510-513
رقم السجل
BIM-1437125
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