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An Effective Intrusion Detection System Based onMulti-layers Mining Methods
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- 발행기관
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- 간행물
- International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.5 (2014.09)바로가기
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- 페이지
- pp.311-322
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A233381
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In this paper, we propose a multi-layer selection and mining methods for effective intrusion detection, which utilize feature selection, classification, clustering and evidence theory for decision making. In the experiments, DARPA KDD-99 intrusion detection data set is used for evaluation. It shows that our proposed classifier not only classifies and separates the normal and abnormal data, but also reduces false positive and false negative besides detecting all four kinds of attacks.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Our Proposed Approach
3.1. Classifier
3.2. Clustering and Classification Method
3.3. Data Mining based Classifier
3.4. Evidence Theory based Combiner
4. Experimental Evaluation
4.1. Data Set Introduction
4.2. Experimental Results
4.3. Discussions
5. Conclusions
References
키워드
Network security Intrusion detection Feature selection Classification Clustering Dempster-Shafertheory저자
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 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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