Network anomaly detection using unsupervised machine learning : comparative study
المؤلفون المشاركون
Jabir, Abd al-Muhsin
Mawlud, Abir Tariq
Walid, Ghid Tawfiq
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 11، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2019-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
The enormous growth in computer networks and in Internet usage in recent years, combined with the growth in the amount of data exchanged over networks, have shown an exponential increase in the amount of malicious and mysterious threats to computer networks.
Machine Learning (ML) approaches have been implemented in the Network Intrusion Detection Systems (NIDS) to protect computer networks and to overcome network security issues.
Anomaly detection has important applications in different domains such as fraud detection, intrusion detection, customer’s behavior and employee’s performance analysis.
In this paper we have taken the Bank credit card dataset for finding Outlier detection.
four Clustering methods have been compared and considered BIRCH Algorithm to be the best for finding noise and very effective for large datasets than the other clustering algorithms .
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Walid, Ghid Tawfiq& Mawlud, Abir Tariq& Jabir, Abd al-Muhsin. 2019. Network anomaly detection using unsupervised machine learning : comparative study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 11, no. 4, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900399
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jabir, Abd al-Muhsin…[et al.]. Network anomaly detection using unsupervised machine learning : comparative study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 11, no. 4 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900399
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Walid, Ghid Tawfiq& Mawlud, Abir Tariq& Jabir, Abd al-Muhsin. Network anomaly detection using unsupervised machine learning : comparative study. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2019. Vol. 11, no. 4, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-900399
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 9
رقم السجل
BIM-900399
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