Worm detection by combination of classification with neural networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
International Arab Journal of E-Technology
العدد
المجلد 3، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2013)، ص ص. 107-113، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2013-06-30
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Security has become ubiquitous in every domain today as newly emerging malware pose an ever increasing perilous threat to systems.
Worms are on the top of malware threats attacking computer system although of the evolution of worm’s detection techniques.
Early detection of unknown worms is still a problem.
In this paper, we proposed and implemented a new approach for worm’s detection.
The proposed model uses combination of Decision Tree and Neural Network (NN) as classifying worm/non worm traffic network.
Our results showed that the detection rates of classification and detection known worms are at least 93.51 % with NN, and 92.87 % with Decision Tree, while the unknown worm detection rates was about 97.27 % with NN, and 93.2 % with Decision Tree.
The detection rate of our proposed model in known worm was 95.59% while the unknown worms detection rate was 97.74 %.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barhum, Tawfiq& Qishtah, Hana. 2013. Worm detection by combination of classification with neural networks. International Arab Journal of E-Technology،Vol. 3, no. 2, pp.107-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340379
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barhum, Tawfiq& Qishtah, Hana. Worm detection by combination of classification with neural networks. International Arab Journal of E-Technology Vol. 3, no. 2 (Jun. 2013), pp.107-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340379
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barhum, Tawfiq& Qishtah, Hana. Worm detection by combination of classification with neural networks. International Arab Journal of E-Technology. 2013. Vol. 3, no. 2, pp.107-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340379
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 112-113
رقم السجل
BIM-340379
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