![](/images/graphics-bg.png)
Anomaly detection by using hybrid method
العناوين الأخرى
كشف المتطفلين باستخدام طريقة هجينة
المؤلف
Abd al-Khaliq, Muhammad Husayn Ghalib
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 9، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2017)، ص ص. 99-107، 9ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2017-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper a new approach has been designed for Intrusion Detection System (IDS).
The detection will be for misuse and anomalies for training and testing data detecting the normal users or attacks users.
The method used in this research is a hybrid method from supervised learning and text recognition field for (IDS).
Random Forest algorithm used as a supervised learning method to choose the features and k-Nearest Neighbours is a text recognition algorithm used to detect and classify of the legitimate and illegitimate attack types.
The experimental results have shown that the most accurate results is that obtained by using the proposed method and proved that the proposed method can classify the unknown attacks.
The results obtained by using benchmark dataset which are: KDD Cup 1999 dataset.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd al-Khaliq, Muhammad Husayn Ghalib. 2017. Anomaly detection by using hybrid method. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 9, no. 1, pp.99-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787376
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd al-Khaliq, Muhammad Husayn Ghalib. Anomaly detection by using hybrid method. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 9, no. 1 (2017), pp.99-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787376
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd al-Khaliq, Muhammad Husayn Ghalib. Anomaly detection by using hybrid method. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2017. Vol. 9, no. 1, pp.99-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-787376
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 105-106
رقم السجل
BIM-787376
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)