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J-GLOBAL ID：201702217308345126   整理番号：17A2001265

デンドロン:遺伝的木ネットワーク侵入検出システムのためのルール誘導を駆動【Powered by NICT】

Dendron : Genetic trees driven rule induction for network intrusion detection systems

著者 (4件)： Papamartzivanos Dimitrios (Department of Information & Communication Systems Engineering, University of the Aegean, 83200 Samos, Greece) ,  Gomez Marmol Felix (Department of Information and Communications Engineering, University of Murcia, 30100 Murcia, Spain) ,  Kambourakis Georgios (Department of Information & Communication Systems Engineering, University of the Aegean, 83200 Samos, Greece) ,  Kambourakis Georgios (Computer Science Department, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 79  号： P2  ページ： 558-574  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 侵入検知システム(IDS)は,保護系における高感度資産の完全性とアベイラビリティを保護することを目的としたネットワークトポロジーに必須の実体である。誤用検出システム,論文の主題では,検出過程は正当な及び悪意のあるネットワークトラヒックを識別するために特異的攻撃の特徴(ルール)に依存している。一般的に,このカテゴリーのIDSと関連している三種の主な課題:高精度と新しい攻撃のパターンを特定し,検出規則の人間による可読性が改善し,正しくこれらの攻撃が属するカテゴリーを指定する。この目的のために,デンドロン,は一般的であり,稀な両タイプの攻撃を分類することができる新しい検出ルールを生成するための方法論を提案した。著者らの方法論は言語学的に解釈可能で正確な検出規則のためのためのディシジョンツリーと遺伝的アルゴリズムの両方を利用している。,ネットワークトラヒックの挑戦的な性質,少数派クラスデータセットを無視する機械学習技術を偏らせる一般を扱うことを目的とした進化過程における発見的方法を統合した。KDDCup’99,NSL-KDDとUNSW NB15データセットを用いた実験結果は,デンドロンであるいくつかの分類メトリックスの下で他の最新技術と従来技術よりも優れた結果を達成することができることを明らかにしたが,同じ時間では稀である貫入事故を検出することができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 言語学 ,  完全性 ,  ネットワーク構造 ,  可読性 ,  機械学習 ,  ディシジョンツリー ,  発見的方法 ,  アベイラビリティ ,  *ネットワーク ,  セキュリティ ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： メトリックス ,  *デンドロン ,  *検知システム ,  ネットワークトポロジー ,  侵入検知システム ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 侵入検出システム ,  誤用検出 ,  ディシジョンツリー ,  遺伝的アルゴリズム ,  機械学習 ,  情報システムのセキュリティ

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： デンドロン ,  遺伝 ,  木 ,  侵入 ,  検出システム ,  ルール ,  誘導