Intrusion Detection Using a Boosting Ant-Colony-Based Data Miner

Publish Year: 1384
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,458

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:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ACCSI11_268

تاریخ نمایه سازی: 5 آذر 1390

Abstract:

Data security plays an important role in the current networked computer systems. Because of lacking a distinctive boundary definition among normal and abnormal datasets, discriminating the normal and abnormal behaviors seems too much complex. This paper proposes a boosting Ant-colony-Based data miner for recognizing intrusion detection in computer networks. Extraction a classification rule set from a network dataset is the main purpose of the algorithm. These rules are capable of detecting normal and abnormal behaviors. The proposed algorithm is evaluated based on the detection, false alarm, and classification rates. Results show that the proposed boosting algorithm is capable of producing a reliable intrusion detection system.

Authors

Emad Soroush

B.Sc. Student Computer Engineering Dep.Sharif University of Technology

Jafar Habibi

Assistant Professor Computer Engineering Dep. Sharif University of Technology

Mohammad Saniee Abadeh

Ph.D. Student Computer Engineering Dep. Sharif University of Technology