Considering that intrusion detection systems and anomaly clearly recognize malicious activity. Nowadays, data mining based intrusion detection systems, security and more rapidly detect attacks.Therefore,in this article we use a combination of k-means clustering algorithm and is used supervised support vector machine algorithm to find the best line separator. This is leading to the separation of normal and attack traffic.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Intrusion Detection System 3. Clustering 3.1 Clustering with Only Link 3.2 Clustering with Full Links 3.3 Mean Link Clustering Method 3.4 Clustering Using Group Mean the Link 3.5 Clustering by the distance between 3.6. Algorithm K -Means 4. Support Vector Machine 5. Clustering Algorithms in Intrusion Detection Systems 6. The Method Proposed 7. Conclusion References
Narges Salehpour [ Department of Computer, Science, College of Lorestan, Islamic Azad University, Khorramabad, Iran Department of Computer, Khorramabad Branch, Islamic Azad University, Khorramabad, Iran ]
보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
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 u- and e- Service, Science and Technology
간기
격월간
pISSN
2005-4246
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of u- and e- Service, Science and Technology Vol.8 No.3