Intrusion detection and classification using ant colony optimization algorithm

Other Title(s)

كشف التطفل و تصنيفة باستخدام خوارزمية مستعمرة النمل المثلى

Joint Authors

Abd Allah, Zaynab Mahmud
al-Anzi, Mafaz Muhsin Khalil
Badr, Umar Nizar
Ata Allah, Iyad Imad

Source

المجلة العراقية للعلوم الإحصائية

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2013-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

16

Main Subjects

Mathematics

Topics

• Data protection
• Computers
• Security measures

Arabic Abstract

ساهمت الدراسات لمستعمرات النمل في كثير من الخوارزميات الذكائية.

فقد أنتج نموذج المواد العطرية المترسبة من النمل أثناء بحثها عن أقصر طريق لمصدر الطعام عدة خوارزميات أمثلية لإيجاد الطريق الأقصر.

و نجحت خوارزميات مستعمرات النمل المثلى في تطبيقها على مسائل الأمثلية و خاصة في مسائل التصنيف و تنقيب البيانات.

أصبح الإنترنت و الشبكات المحلية في كل مكان, هذا الذي أجبر المنظمات على توظيف عدة أنظمة لتراقب أمنية تقنية المعلومات من حوادث التطفل المتزايدة يوما بعد يوم.

بإمكان الخوارزميات المعتمدة على النمل أو خوارزميات مستعمرات النمل المثلى ACO أن تطبق في حقل تنقيب البيانات لاستخراج قواعد التصنيف و طبقت بنجاح على مسائل الأمثلية الإحصائية.

مؤخرا طبق الباحثون خوارزميات مستعمرات النمل في مسائل تصنيف تنقيب البيانات بتقديم خوارزمية تصنيف تدعى Ant-Miner.

تعتمد خوارزمية Ant-Miner على سلوك النمل في البحث عن الطعام.

الهدف من هذا البحث هو استخدام نظام تصنيف يعتمد على مجتمعات النمل (خوارزمية Ant-Miner) لاستخراج مجموعة من قواعد الكشف و التصنيف, و قد حقق دقة تصنيف واعدة.

English Abstract

Studies of ant colonies have contributed in abundance to the set of intelligent algorithms.

The modeling of pheromone depositing by ants in their search for the shortest paths to food sources resulted in the development of shortest path optimization algorithms.

Ant colony optimization (ACO) algorithms have been successfully applied to combinatorial optimization tasks especially to data mining classification problem.

Internet and local networks have become everywhere.

So organizations are increasingly employing various systems that monitor IT security breaches because intrusion events are growing day by day.

Ant-based algorithms or ant colony optimization (ACO) algorithms can be applied to the data mining field to extract rule-based classifiers and have been applied successfully to combinatorial optimization problems.

More recently, researches applied ACO to data mining classification problems, where they introduced a classification algorithm called Ant-Miner algorithm.

The Ant-Miner algorithm is based on the behavior of ants in searching of food.

The aim of this paper is to use an Ant Colony-based classification system (Ant_Miner algorithm) to extract a set of rules for detection and classification, and it obtained a hopeful classification accuracy.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-345637

• APA
• MLA
• AMA