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Network Anomaly Detection using Fuzzy Gaussian Mixture Models
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJFGCN) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Future Generation Communication and Networking 바로가기
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- 통권
- vol.1 no.1 (2008.12)바로가기
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- 페이지
- pp.37-42
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A147706
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Fuzzy Gaussian mixture modeling method is proposed in this paper for network anomaly detection. A mixture of Gaussian distributions was used to represent the network data in multi-dimensional feature space. Gaussian parameters were estimated using fuzzy c-means estimation. The method was tested with the KDD Cup data set. Experimental results have shown that the proposed method is more effective than the vector quantization method.
목차
Abstract.
1 Introduction
2 Fuzzy Gaussian Mixture Models
3 Experimental Results
4 Conclusion
References
키워드
Fuzzy Gaussian mixture model network anomaly detection.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJFGCN) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJFGCN)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Future Generation Communication and Networking
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2233-7857
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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