![](/images/graphics-bg.png)
Intrusion detection system based on data mining techniques to reduce false alarm rate
المؤلفون المشاركون
Sharif, Sarah Muhammad
Hashim, Sukaynah Hasan
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 36، العدد 2B (28 فبراير/شباط 2018)، ص ص. 110-119، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nowadays, Security of network traffic is becoming a major issue of computer network system according to the huge development of internet.
Intrusion detection system has been used for discovering intrusion and to maintain the security information from attacks.
In this paper, produced two levels of mining algorithms to construct Network Intrusion Detection System (NIDS) and to reduce false alarm rate, in the first level Naïve Bayes algorithm is used to classify abnormal activity into the main four attack types from normal behavior.
In the second level ID3 decision tree algorithm is used to classify four attack types into (22) children of attacks from normal behavior.
To evaluate the performance of the two proposed algorithms by using kdd99 dataset intrusion detection system and the evaluation metric accuracy, precision, DR, F-measure.
The experimental results prove that the proposal system done high detection rates (DR) of 99 % and reduce false positives (FP) of 0 % for different types of network intrusions
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. 2018. Intrusion detection system based on data mining techniques to reduce false alarm rate. Engineering and Technology Journal،Vol. 36, no. 2B, pp.110-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-899532
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. Intrusion detection system based on data mining techniques to reduce false alarm rate. Engineering and Technology Journal Vol. 36, no. 2B (2018), pp.110-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-899532
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sharif, Sarah Muhammad& Hashim, Sukaynah Hasan. Intrusion detection system based on data mining techniques to reduce false alarm rate. Engineering and Technology Journal. 2018. Vol. 36, no. 2B, pp.110-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-899532
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 119
رقم السجل
BIM-899532
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)