Intrusion detection system based on ada boosting and bagging algorithm
المؤلفون المشاركون
Hilool, Ali K.
Hashim, Sukaynah Hasan
Habib, Shadha
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 22، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2022)، ص ص. 85-95، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2022-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Computer worms execute damaging functions in the network systems, compromising system security.
Although researchers use a variety of methods to detect worms and prevent their spread.
Detecting worms remains a challenge for the following reasons : First, a huge volume of irrelevant data affects classification accuracy.
Second, frequently used individual classifiers in systems are poor at detecting all types of worms, Third, many systems are built on out-of-date information, rendering them useless for new worm species.
As a result, providing a network intrusion detection system is vital for ensuring security and reducing the harm caused by worms on networks to information systems.
The goal of the study is to discover computer worms in the computer networks and protect the systems from their damages.
The proposed method uses the UNSW NB15 dataset to train and test the ensemble Ada boosting and Bagging algorithms with the Support Vector Nachine (SVM) as a contribution rather than a decision tree.
Due to Correlation Feature Selection (CFS) identifying relationships between features and classes, and Chi-square (Chi2) determining whether features and classes are independent or not, we combined these two algorithms as a contribution in a method called CFS&Chi2fs to select the relevant features and reduce the time.
The system achieved accuracy reaching 0.998 with Bagging (SVM), and 0.989 with Ada boost(SVM).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hilool, Ali K.& Hashim, Sukaynah Hasan& Habib, Shadha. 2022. Intrusion detection system based on ada boosting and bagging algorithm. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 22, no. 2, pp.85-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492886
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hilool, Ali K.…[et al.]. Intrusion detection system based on ada boosting and bagging algorithm. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 22, no. 2 (Jun. 2022), pp.85-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492886
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hilool, Ali K.& Hashim, Sukaynah Hasan& Habib, Shadha. Intrusion detection system based on ada boosting and bagging algorithm. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2022. Vol. 22, no. 2, pp.85-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1492886
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 94-95
رقم السجل
BIM-1492886
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