![](/images/graphics-bg.png)
Multi-class intrusion detection system using deep learning
العناوين الأخرى
نظام كشف التسلل متعدد الفئات باستخدام التعلم العميق
المؤلفون المشاركون
Muhammad, Ali Rahim
Muhammad, Sarah Mahrus
المصدر
Journal of Al-Azhar University Engineering Sector
العدد
المجلد 18، العدد 69 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2023)، ص ص. 869-883، 15ص.
الناشر
تاريخ النشر
2023-10-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
تعد تطبيقات الويب وسيلة مهمة للوصول إلى المعلومات في عالم اليوم.
ومع ذلك، مع استمرار نمو عدد مستخدمي الإنترنت بسرعة، أصبح الأمن السيبراني مصدر قلق كبير.
في هذه الدراسة، تم اقتراح نهج قائم على التعلم العميق للكشف عن هجمات الويب.
يستكشف نظامنا الطلبات الواردة ويصنفها على أنها إما عادية أو هجمات، كما يحدد نوع الهجوم.
تم تقييم النهج على ثلاث مجموعات بيانات مختلفة (ECML-PKDD وHTTPPARAM وCSIC-2012) واستخدمت أربعة خوارزميات تصنيف (Bi-LSTM وLSTM وRNN وCNN).
تحقق خوارزمية Bi-LSTM دقة عالية مع مجموعات بيانات ECML-PKDD وHTTPPARAM (90.6٪ و99.66٪ على التوالي)، بينما تعمل خوارزمية CNN بشكل أفضل مع مجموعة بيانات CSIC-2012، محققة دقة 99.28٪.
يقدم هذا البحث مساهمة قيمة في مجال أمان الويب وله تطبيقات عملية للشركات ومالكي مواقع الويب الذين يحتاجون إلى حماية بياناتهم من الهجمات المحتملة، مما يجعلها أداة قوية في مكافحة الجرائم الإلكترونية.
الملخص EN
Web applications are a critical means of accessing information in today's world.
however, as the number of internet users continues to grow rapidly, Cybersecurity has become a major concern.
in this study, a deep learning-based approach to detect web attacks is proposed.
our system explores incoming requests, categorizing them as either normal or attacks, and further identifies the type of attack.
the approach is evaluated on three different datasets (ECML-PKDD, HTTPPARAM, and CSIC-2012) and used four classification algorithms (BI-LSTM, LSTM, RNN, and CNN).
the Bi-LSTM algorithm achieves high accuracy with the ECML-PKDD and HTTPPARAM datasets (90.6% and 99.66%, respectively), while the CNN algorithm performs best with the CSIC-2012 dataset, achieving an accuracy of 99.28%.
this research provides a valuable contribution to the field of web security and has practical applications for companies and website owners who need to protect their data from potential attacks, making it a powerful tool in the fight against cybercrime.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muhammad, Sarah Mahrus& Muhammad, Ali Rahim. 2023. Multi-class intrusion detection system using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector،Vol. 18, no. 69, pp.869-883.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519780
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Sarah Mahrus& Muhammad, Ali Rahim. Multi-class intrusion detection system using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector Vol. 18, no. 69 (Oct. 2023), pp.869-883.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519780
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muhammad, Sarah Mahrus& Muhammad, Ali Rahim. Multi-class intrusion detection system using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector. 2023. Vol. 18, no. 69, pp.869-883.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519780
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references: p. 882-883
رقم السجل
BIM-1519780
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)