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J-GLOBAL ID：201802216145740097   整理番号：18A0801248

特徴選択解析と構築ハイブリッド効率モデルによる異常ベース侵入検出システム【JST・京大機械翻訳】

Anomaly-based intrusion detection system through feature selection analysis and building hybrid efficient model

著者 (4件)： Aljawarneh Shadi (Faculty of Computer and Information Technology, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan) ,  Aldwairi Monther (Faculty of Computer and Information Technology, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan) ,  Aldwairi Monther (College of Technological Innovation, Zayed University, United Arab Emirates) ,  Yassein Muneer Bani (Faculty of Computer and Information Technology, Jordan University of Science and Technology, Irbid, Jordan)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 25  ページ： 152-160  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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： 効率的にネットワーク侵入を検出することは,敏感な情報の収集を必要とする。これは,最近のネットワークトランザクションの高い詳細を含む大量のネットワークトランザクションを収集しなければならないことを意味する。メタ発見的異常に基づく評価は,侵入関連ネットワークトランザクションデータの探索解析において重要である。これらの評価は,ネットワークトランザクションに含まれる利用可能な属性の詳細に基づく侵入の可能性に関連する予測を行い,配信するために必要である。著者らは,20%のテストデータセットを用いて,NSL-KDDデータセット,二値およびマルチクラス問題を利用することができた。本論文では,訓練に利用可能なネットワークトランザクションデータの最適特徴に基づいて侵入範囲閾値度を推定するために使用できる新しいハイブリッドモデルを開発した。実験結果により,ハイブリッドアプローチは,特徴関連影響スケールを決定するときに含まれる計算および時間複雑性の最小化に対して,有意な影響を持つことを明らかにした。提案したモデルの精度は,二値クラスと多クラスNSL-KDDデータセットに対して,それぞれ99.81%と98.56%と測定された。しかし,高い偽陰性率と低い偽陰性率を得る問題がある。これらの問題に対処するために,2つの主要部分を持つハイブリッドアプローチを提案した。最初に,提案したモデルの精度に積極的に影響する重要な特徴を選択するために,これらのベース学習者の確率分布を組み合わせた情報ゲインを持つ投票アルゴリズムを用いてデータをフィルタリングする必要がある。次に,ハイブリッドアルゴリズムは以下の分類装置から成る:J48,メタPaging,Randomtree,REPTree,AdaBoostM1,意思決定,およびNaiveBayes。提案したモデルを用いて得られた結果に基づいて,改善された精度,高い偽陰性率,および低い偽陽性規則を観察した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  確率分布 ,  ネットワーク ,  利得 ,  分類装置 ,  *モデル ,  *特徴選択 ,  投票 ,  フィルタリング ,  意思決定 ,  ハイブリッド方式
準シソーラス用語： 偽陰性率 ,  ハイブリッドモデル ,  *侵入 ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 特徴削減 ,  侵入検知 ,  相関分析 ,  関連インパクト尺度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特徴選択 ,  解析 ,  構築 ,  モデル ,  侵入 ,  検出システム