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A SVM-based IDS Alarms Filtering Method

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.5 (2014.09)바로가기
  • 페이지
    pp.227-242
  • 저자
    Yun Liu, Kun-Peng Xia, Jian-Xun Zhao
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A233374

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원문정보

초록

영어
In view of the existing IDS are widespread the problem of high false alarm rate, this paper proposes a kind of alarm information filtering method of IDS based on support vector machine (SVM). The method consists of two parts, training, and data prediction. Model training including parsing command line parameters, read the training sample, select the appropriate penalty coefficient, kernel function and kernel parameter, statistical types and the number of each type of sample, sample training data grouping, using the minimum sequence optimization algorithm C - SVM classifier model. Training data to predict including read alarm data and based on the model of C - SVM classifier model calculation values of decision alarm data. Theoretical analysis and experimental data show that the rational selection of kernel function and kernel parameters and the training data set, this method can effectively reduce the intrusion detection system false alarm rate.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Research Status
 3. A SVM-based IDS Alarms Filtering Method
  3.1. Analysis of the Causes of High False Alarm Rate
  3.2. Alarm Filtering and Support Vector Machine (SVM)
  3.3. C - SVM Classifier
  3.4. Feature Selecting by PCA
  3.5 Parameter Optimization Method
  3.6 False Alarm Filtering Method based on SVM
 4. Model Simulation and the Result Analysis
  4.1. Experimental Environment
  4.2. The Experimental Data Set
  4.3. Get Principal Component by using PCA
  4.4. Gaussian Kernel SVM Classifier Performance
  4.5 Polynomial Kernel SVM Classifier Performance
  4.6 Sigmoid Kernel SVM Classifier Performance
  4.7 The Experiment Results Analysis
 5. Future work
 Acknowledgements
 References

키워드

Network Security Threat Traceback Intrusion Detection SVM

저자

  • Yun Liu [ School of Electronic and Information Engineering Key Laboratory of Communication and Information Systems, Beijing Municipal Commission of Education Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044,China ]
  • Kun-Peng Xia [ School of Electronic and Information Engineering Key Laboratory of Communication and Information Systems, Beijing Municipal Commission of Education Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044,China ]
  • Jian-Xun Zhao [ School of Electronic and Information Engineering Key Laboratory of Communication and Information Systems, Beijing Municipal Commission of Education Beijing Jiaotong University, Beijing, 100044,China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 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

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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