論文の概要: A cognitive based Intrusion detection system

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09436v2
• Date: Sun, 12 Jun 2022 07:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 13:12:17.464374
• Title: A cognitive based Intrusion detection system
• Title（参考訳）: 認知に基づく侵入検知システム
• Authors: Siamak Parhizkari, Mohammad Bagher Menhaj, Atena Sajedin
• Abstract要約: 侵入検知は、コンピュータネットワークのセキュリティを提供する重要なメカニズムの1つである。 本稿では,Deep Neural Network Ans Supportctor Machine Classifierに基づく新しい手法を提案する。 提案手法は, 侵入検知に類似した手法により, より精度良く攻撃を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion detection is one of the important mechanisms that provide computer networks security. Due to an increase in attacks and growing dependence upon other fields such as medicine, commerce, and engineering, offering services over a network and maintaining network security have become a significant issue. The purpose of Intrusion Detection Systems (IDS) is to develop models which are able to distinguish regular communications from abnormal ones, and take the necessary actions. Among different methods in this field, Artificial Neural Networks (ANNs) have been widely used. However, ANN-based IDS encountered two main problems: low detection precision and weak detection stability. To overcome these problems, this paper proposes a new approach based on Deep Neural Network ans Support vector machine classifier, which inspired by "divide and conquer" philosophy. The proposed model predicts the attacks with better accuracy for intrusion detection rather similar methods. For our empirical study, we were taking advantage of the KDD99 dataset. Our experimental results suggest that the new approach enhance to 95.4 percent classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知は、コンピュータネットワークのセキュリティを提供する重要なメカニズムの1つである。 攻撃の増加と医療、商業、エンジニアリングなど他の分野への依存の増加により、ネットワーク上でサービスを提供し、ネットワークセキュリティを維持することが大きな問題となっている。 侵入検知システム(IDS)の目的は、正常な通信と異常な通信を区別し、必要な行動をとることのできるモデルを開発することである。 この分野における様々な手法の中で、Artificial Neural Networks (ANN) が広く使われている。 しかし、ANNベースのIDSは、検出精度が低く、検出安定性が弱いという2つの問題に直面した。 本稿では,これらの問題を克服するために,ディープニューラルネットワークansサポートベクターマシン分類に基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は侵入検知の精度が良く類似した手法による攻撃を予測できる。 経験的研究では、KDD99データセットを利用していました。 実験結果から,新しいアプローチは95.4%の精度に向上することが示唆された。

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