Practical comparison between genetic algorithm and clonal selection theory on KDD data set

Joint Authors

Khalil, Mafaz Muhsin
al-Dabbagh, Najla Badi

Source

مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات : مجلة علمية محكمة و مفهرسة

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2010-11-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

19

Main Subjects

Biology

Topics

• Algorithms

Arabic Abstract

يقارن هذا البحث ما بين نموذجان : الخوارزمية الجينية المعروفة و نظرية انتقاء السلالة الجديدة في مجال كشف التطفل.

حيث تعتبر الخوارزمية الجينية (GA) نموذج للتطور الجيني، بينما تعتبر نظرية انتقاء السلالة (CST) من نماذج نظام المناعة الطبيعي، أي أنهما من حقلين مختلفين للذكاء الاصطناعي و لكن لديهما بعض العمليات و الأهداف المشتركة.

تمت المقارنة بتطبيق النموذجان على بعض سجلات مجموعات بيانات ال KDD (التي تسجل بيانات الحزم الداخلة إلى نظام الحاسوب من خلال الإنترنت) ، لإنتاج جيل (في حالة الخوارزمية الجينية 9 أو مضادات حية Abs (في حالة نظرية انتقاء السلالة) يمكنهما تميز السجلات الغير طبيعية أو المهاجمة.

English Abstract

This paper compares between two models : common Genetic algorithm and the new Clonal selection theory in the field of Intrusion Detection.

Genetic algorithms (GA) which is a model of genetic evolution, while Clonal selection theory (CST) is from models of the natural immune system NIS, the two models are from two different fields of Artificial Intelligence AI but they have portion of shared operations and objectives.

The comparison to be done by applying the two models on some records of Knowledge Discovery and Data mining tools which is known by the name KDD data sets (its records the data of the interring packets to the computer system from the internet), to produce population (in case of GA) or antibodies (in case of CST) can recognize these abnormal records.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-278105

• APA
• MLA
• AMA