Intelligent Agent-Based Intrusion Detection System Using Enhanced Multiclass SVM
المؤلفون المشاركون
Ganapathy, Sannasi
Kannan, A.
Yogesh, Palanichamy
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-09-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Intrusion detection systems were used in the past along with various techniques to detect intrusions in networks effectively.
However, most of these systems are able to detect the intruders only with high false alarm rate.
In this paper, we propose a new intelligent agent-based intrusion detection model for mobile ad hoc networks using a combination of attribute selection, outlier detection, and enhanced multiclass SVM classification methods.
For this purpose, an effective preprocessing technique is proposed that improves the detection accuracy and reduces the processing time.
Moreover, two new algorithms, namely, an Intelligent Agent Weighted Distance Outlier Detection algorithm and an Intelligent Agent-based Enhanced Multiclass Support Vector Machine algorithm are proposed for detecting the intruders in a distributed database environment that uses intelligent agents for trust management and coordination in transaction processing.
The experimental results of the proposed model show that this system detects anomalies with low false alarm rate and high-detection rate when tested with KDD Cup 99 data set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ganapathy, Sannasi& Yogesh, Palanichamy& Kannan, A.. 2012. Intelligent Agent-Based Intrusion Detection System Using Enhanced Multiclass SVM. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503195
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ganapathy, Sannasi…[et al.]. Intelligent Agent-Based Intrusion Detection System Using Enhanced Multiclass SVM. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2012 (2012), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503195
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ganapathy, Sannasi& Yogesh, Palanichamy& Kannan, A.. Intelligent Agent-Based Intrusion Detection System Using Enhanced Multiclass SVM. Computational Intelligence and Neuroscience. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-503195
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-503195
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