Optimized deep learning with binary PSO for intrusion detection on CSE-CIC-IDS2018 dataset
المؤلفون المشاركون
al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan
Mawlud, Abir Tariq
Farhan, Rawah Ismail
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 12، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2020)، ص ص. 16-27، 12ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2020-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Anomaly detection is a term refer to any abnormal behaviors, comprise security breaches of network.
Deep Learning (DL)has proven its outperformance compared to machine learning algorithms in solving the complex problems of real-world like intrusion detection.
Though, this approach need more computational resources and consumes long time.
Feature selection is play significant role of choosing the best features that describes the target concept optimally during a classification process.
However, when handle large number of features the selecting of such relevant features becomes a difficult task.
Thus, this paper proposes using Binary Particle Swarm Optimization (BPSO) to solve the feature selection problem.
Then, features selected from BPSO are evaluated on Deep Neural Networks (DNN) classifiers and the CSE-CIC-IDS2018 dataset.
The result of the proposed model has shown comparable performance based on processing time, detection rate and false alarm rate comparing with other benchmark classifiers.
Experimental results have shown a high accuracy of 95%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Farhan, Rawah Ismail& Mawlud, Abir Tariq& al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan. 2020. Optimized deep learning with binary PSO for intrusion detection on CSE-CIC-IDS2018 dataset. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 12, no. 3, pp.16-27.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266389
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Farhan, Rawah Ismail…[et al.]. Optimized deep learning with binary PSO for intrusion detection on CSE-CIC-IDS2018 dataset. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 12, no. 3 (2020), pp.16-27.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266389
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Farhan, Rawah Ismail& Mawlud, Abir Tariq& al-Alusi, Nida Fulayyih Hasan. Optimized deep learning with binary PSO for intrusion detection on CSE-CIC-IDS2018 dataset. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2020. Vol. 12, no. 3, pp.16-27.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1266389
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 26-27
رقم السجل
BIM-1266389
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