تشخیص نفوذ در شبکه با استفاده از درخت تصمیم گیری J48 مبتنی بر انتخاب ویژگی های مؤثر
Publish place: 11th Intelligent Systems Conference
Publish Year: 1391
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 3,000
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
ICS11_158
Index date: 6 October 2013
تشخیص نفوذ در شبکه با استفاده از درخت تصمیم گیری J48 مبتنی بر انتخاب ویژگی های مؤثر abstract
امروزه، کامپیوتر و شبکه های کامپیوتری متصل به اینترنت نقش عمدهای در ارتباطات و انتقال اطلاعات ایفا می کنند. در این بین افراد سودجو با دسترسی به اطلاعات مهم مراکز خاص یا اطلاعات افراد دیگر و یا قصد اعمال نفوذ یا اعمال فشار و یا حتی به هم ریختن نظم سیستم ها، عمل تجاوز به سیستم های کامپیوتری را درپیش گرفته اند. از آنجا که از نظر تکنیکی ایجاد سیستم های کامپیوتری (سخت افزار و نرم افزار) بدون نقاط ضعف و شکست امنیتی عملا غیرممکن است، تشخیص نفوذ در تحقیقات سیستم های کامپیوتری با اهمیت خاصی دنبال می شود.درخت تصمیم یکی از مشهورترین و قدیمی ترین روش های داده کاوی جهت ساخت مدل دسته بندی است. در الگوریتم های دسته بندی مبتنی بر درخت تصمیم دانش خروجی به صورت یک درخت از حالات مختلف مقادیر ویژگیها ارائه می شود. کارایی یک سیستم تشخیص الگو شدیدا وابسته به روش انتخاب ویژگی هاست. از آنجایی که با افزایش تعداد ویژگی ها هزینه محاسباتی یک سیستم نیز افزایش می یابد، طراحی و پیاده سازی سیستم ها با کمترین تعداد ویژگی های ممکن ضروری به نظر می رسد. در این مقاله سعی شده است تا با استفاده از درخت تصمیم گیری 48J و انتخاب ویژگی های مؤثر از مجموعه داده KDDCup99 با استفاده از معیارهای CFS ، GR و IG میزان تشخیص حملات نفوذی بهبود داده شود که این مهم با استفاده از بهینگی معیار CFS در برابر دو معیار دیگر حال شده است
تشخیص نفوذ در شبکه با استفاده از درخت تصمیم گیری J48 مبتنی بر انتخاب ویژگی های مؤثر Keywords:
تشخیص نفوذ در شبکه با استفاده از درخت تصمیم گیری J48 مبتنی بر انتخاب ویژگی های مؤثر authors
زینب محزون گله پردسری
دانشجوی کارشناسی گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت
آناهیتا محمدی گلرنگ
دانشجوی کارشناسی گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت
علی احمدیان رمکی
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت
رضا ابراهیمی آتانی
استادیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :