Intrusion detection using a mixed features fuzzy clustering algorithm
العناوين الأخرى
كشف التطفل عن طريق استخدام خوارزمية التجمع الضبابية ذات الميزات المختلطة
المؤلفون المشاركون
Hamid, Sarab Majid
Sulayman, Sumayyah Sad
المصدر
العدد
المجلد 53، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2012)، ص ص. 427-434، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
انتشار نظم الشبكة والاستعمال المتزايد للإنترنت يجعل قضية الأمن أكثر أهمية.
كشف المتطفل هو عامل مهما في حفظ الشبكة آمنة.
الهدف الرئيسي لكشف المتطفلين هو تصنيف سلوك النظام إلى سلوك طبيعي و هجومي.
و مع ذلك، فإن السلوك الطبيعي و الهجومي في الشبكات يصعب التنبؤ بها والحدود بينهما لا يمكن أن تكون متميزة أيضا.
يقدم هذا البحث خوارزمية جديدة تجمع بين خوارزمية FCM, FCM ذو الميزات الرمزية لكشف التطفل.
أظهرت النتائج التجريبية على 99 KDD cup بان معدل اكتشاف الخوارزمية المقترحة هو 99 %.
تشير النتائج أن الخوارزمية المقترحة قادرة على التمييز بين السلوك الطبيعي و الهجومي بمعدل اكتشاف عالي.
الملخص EN
Proliferation of network systems and growing usage of Internet make network security issue to be more important.
Intrusion detection is an important factor in keeping network secure.
The main aim of intrusion detection is to classify behavior of a system into normal and intrusive behaviors.
However, the normal and the attack behaviors in networks are hard to predict as the boundaries between them cannot be well distinct.
This paper presents an algorithm for intrusion detection that combines both fuzzy C Means (FCM) and FCM for symbolic features algorithms in one.
Experimental results on the Knowledge Discovery and Data Mining Cup 1999 (KDD cup 99) intrusion detection dataset show that the average detection rate of this algorithm is 99 %.
The results indicate that the proposed algorithm is able to distinguish between normal and attack behaviors with high detection rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hamid, Sarab Majid& Sulayman, Sumayyah Sad. 2012. Intrusion detection using a mixed features fuzzy clustering algorithm. Iraqi Journal of Science،Vol. 53, no. 2, pp.427-434.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316799
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hamid, Sarab Majid& Sulayman, Sumayyah Sad. Intrusion detection using a mixed features fuzzy clustering algorithm. Iraqi Journal of Science Vol. 53, no. 2 (2012), pp.427-434.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316799
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hamid, Sarab Majid& Sulayman, Sumayyah Sad. Intrusion detection using a mixed features fuzzy clustering algorithm. Iraqi Journal of Science. 2012. Vol. 53, no. 2, pp.427-434.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316799
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 433-434
رقم السجل
BIM-316799
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