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J-GLOBAL ID：201702262439625107   整理番号：17A1649481

データマイニング技術を用いた侵入攻撃を明らかにするためのデータ解析【Powered by NICT】

Data analysis to uncover intruder attacks using data mining techniques

著者 (5件)： Nazir Saima (Faculty of Telecommunication and Information Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan) ,  Ghazanfar Mustansar Ali (Faculty of Telecommunication and Information Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan) ,  Aljohani Naif Radi (Faculty of Computing and Information Technology, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Azam Muhammad Awais (Faculty of Telecommunication and Information Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan) ,  Alowibdi Jalal S. (Faculty of Computing and Information Technology, University of Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICoIC7  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ラジカリズムが潜在的懸念になりつつある。侵入者群は少数戦術を用いてと急進主義はdisparaging効果,特に湾とパキスタン領域を有していた。予測の攻撃パターンは複雑な作業である。本研究論文では,データマイニングアルゴリズムを用いた侵入基と標的に関する新たな洞察を提示した。フレームワーク,歴史的データは,機械学習分類器を訓練するために使用し,選択された特徴に基づく侵入基と攻撃形式を予測できるを提案した。侵入基の主な被害者は市民と性質,政府,警察,および軍事部門であることを解析した。J48とIBK学習アルゴリズムは,さまざまな実験条件の下で一貫して行うことを試みた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 警察 ,  パキスタン・イスラム共和国 ,  機械学習 ,  *データ解析 ,  市民 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 被害者 ,  研究論文 ,  戦術 ,  *侵入 ,  *データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング技術 ,  侵入 ,  攻撃 ,  データ解析