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J-GLOBAL ID：201602206688780327   整理番号：15A1294982

相対近傍エントロピーに基づくトランスダクティブネットワーク異常検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Transductive Network Anomaly Detection Algorithm Based on Relative Neighborhood Entropy

著者 (5件)： Li Xiangjun (Dep. of Computer Sci. and Technol.,Nanchang Univ., Nanchang) ,  Zhang Huawei (Dep. of Computer Sci. and Technol.,Nanchang Univ., Nanchang) ,  Zheng Siwei (Dep. of Computer Sci. and Technol.,Nanchang Univ., Nanchang) ,  Huo Yanli (Dep. of Computer Sci. and Technol.,Nanchang Univ., Nanchang) ,  Zhang Xinping (Jiangxi Vocational Coll. of Ind. & Engineering, Pingxiang)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 41  号： 8  ページ： 132-139  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワーク異常検出(NAD)におけるデータ試料の異常値程度を測定の精度をさらに改善するために,複雑なネットワーク環境におけるアルゴリズムの検出精度に対する雑音のあるデータの影響を低減するために,本論文では,相対近傍エントロピーに基づくネットワーク異常検出アルゴリズム,相対近傍エントロピー(TCM-RNE)に対する転導的確信度機械を提案した。アルゴリズムは異常値程度を再定義すると異常値程度を測定するために,アルゴリズムの検出精度と雑音余裕度を改善する新しいツールとして近傍エントロピーを用いた。KDDカップデータセットに基づく実験結果は,TCM RNEは偽陽性(FP)率を改善するかなり良好な真陽性(TP)率を維持し,TCM-KNNアルゴリズムと比較してことを示した。添加では,ノイズの多いデータにより汚染された訓練データセットを提供する際に,提案したアルゴリズムはまだ非常に良好な検出性能を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 異常値 ,  雑音 ,  *ネットワーク ,  *アルゴリズム ,  雑音安定度 ,  *エントロピー
準シソーラス用語： 検出能 ,  訓練データ ,  誤検出 ,  確信度 ,  検出精度 ,  ネットワーク環境 ,  *異常検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近傍 ,  エントロピー ,  異常検出 ,  アルゴリズム