論文の概要: Ensemble learning techniques for intrusion detection system in the context of cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10913v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 10:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:48:58.109967
• Title: Ensemble learning techniques for intrusion detection system in the context of cybersecurity
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける侵入検知システムのアンサンブル学習手法
• Authors: Andricson Abeline Moreira, Carlos A. C. Tojeiro, Carlos J. Reis, Gustavo Henrique Massaro, Igor Andrade Brito e Kelton A. P. da Costa
• Abstract要約: 侵入検知システムの概念は、より良い結果を得るためにデータマイニングと機械学習オレンジツールを応用した。 本研究の目的は,SVM (Support Vector Machine) と kNearest Neighbour (kNN) アルゴリズムによって支援されたスタックリング手法を用いて,アンサンブル学習手法を検討することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been an interest in improving the resources available in Intrusion Detection System (IDS) techniques. In this sense, several studies related to cybersecurity show that the environment invasions and information kidnapping are increasingly recurrent and complex. The criticality of the business involving operations in an environment using computing resources does not allow the vulnerability of the information. Cybersecurity has taken on a dimension within the universe of indispensable technology in corporations, and the prevention of risks of invasions into the environment is dealt with daily by Security teams. Thus, the main objective of the study was to investigate the Ensemble Learning technique using the Stacking method, supported by the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbour (kNN) algorithms aiming at an optimization of the results for DDoS attack detection. For this, the Intrusion Detection System concept was used with the application of the Data Mining and Machine Learning Orange tool to obtain better results
• Abstract（参考訳）: 近年,侵入検知システム(IDS)技術で利用可能な資源の改善への関心が高まっている。 この意味では、サイバーセキュリティに関するいくつかの研究は、環境の侵入と情報誘拐がますます繰り返し、複雑化していることを示している。 コンピューティングリソースを使用する環境におけるオペレーションに関わるビジネスの臨界性は、情報の脆弱性を許さない。 サイバーセキュリティは、企業において欠かせないテクノロジーの宇宙の次元を捉えており、環境への侵入のリスクの防止は、セキュリティチームによって日々扱われている。 そこで本研究では,SVM(Support Vector Machine)とk-Nearest Neighbour(kNN)アルゴリズムによって支援され,DDoS攻撃検出の結果の最適化を目的とした,スタック方式を用いたアンサンブル学習手法の検討を行った。 このために、侵入検知システムの概念は、より良い結果を得るためにデータマイニングと機械学習オレンジツールを応用した。

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