Improve the performance of classification in computer networks itrusion detection with using features ranking
Publish place: 16th Iran"s Electrical Engineering Student Conference
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 744
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE16_362
تاریخ نمایه سازی: 21 تیر 1393
Abstract:
increasing range of computer networks and internet users followed by large amounts of the organization data, leading to an increased number of unauthorized activities. Since there is no complete secure system, intrusion detection and vulnerability analysis are very important. With respect to the increasing complexity and size of data, dimension reduction techniques with data mining have been proposed which indirectly have created a description that uses automated data analysis techniques. So in this paper, we aim to use Entropy Measures as feature selection and data mining techniques including K- nearest neighbor for intrusion detection. As results indicate, extended KNN algorithm with important features improved the Detection Rate and False Positive Rate in NSL-KDD dataset.
Keywords:
Authors
Faeghe Najafzadeh moghadam
Kerman Graduate University of Technology
Maryam forooghi nematollahi
South Kerman electric Power Distribution Company