Intrusion detection using a mixed features fuzzy clustering algorithm
Other Title(s)
كشف التطفل عن طريق استخدام خوارزمية التجمع الضبابية ذات الميزات المختلطة
Joint Authors
Hamid, Sarab Majid
Sulayman, Sumayyah Sad
Source
Issue
Vol. 53, Issue 2 (30 Jun. 2012), pp.427-434, 8 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2012-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
8
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 433-434
Record ID
BIM-316799