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Intrusion Detection System : A Review
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.5 (2015.05)바로가기
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- 페이지
- pp.69-76
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A249701
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- With the incredible expansion of network-based services and responsive information on networks, network protection and security is getting more and more significance than ever. Intrusion poses a serious security risk in network surroundings. The ever rising new intrusion or attacks type poses severe difficulties for their detection. The human labeling of the accessible network audit information instances is generally tedious, expensive as well as time consuming. This paper focuses on study of existing intrusion detection task by using data mining techniques and discussing on various issues in existing intrusion detection system (IDS) based on data mining techniques.
목차
Abstract
1. Introduction
1.1 Types of Networking Attacks
2. Survey Work
2.1 Some Popular Data Mining Methods used in Various Researches
3. Issues in Traditional IDS
4. Discussion
5. Conclusion
References
키워드
Data Mining Intrusion Detection System Attack Clustering저자
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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