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J-GLOBAL ID：201802243467323622   整理番号：18A1624509

k平均とランダム木アルゴリズムを用いたハイブリッド侵入検出システム【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Intrusion Detection System using K-Means and Random Tree Algorithms

著者 (2件)： Aung Yi Yi (University of Computer Studies, Mandalay, Myanmar) ,  Min Myat Myat (University of Computer Studies, Mandalay, Myanmar)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SNPD  ページ： 218-223  発行年： 2018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： 侵入検知は侵入同定と呼ばれるプロセスである。認証のないシステムに入る行動は侵入と呼ばれる。スマートフォン,タブレット,スマートデバイス,および他のコンピューティングデバイスのような高度なモバイルデバイスの改良技術により,ネットワークユーザの数はますます増えている。したがって,ネットワークセキュリティはすべてのネット消費者にとって非常に重要である。IDSはセキュリティ境界の必須部分である。結果として,それらは現在,重要なネットワークのための必須のセキュリティ機構であると考えられている。多くの従来の侵入検出技術がある。侵入検知技術の伝統的解析における研究,ベースの確立のための統計モデル,管理能力とバッテリーなどは,試験の実際の結果が必要条件を満たすことができないので,依然として欠点と障害があった。IDSで使用される現在の方法は多数である。各方法には利点と欠点がある。侵入検出も分類問題と考えられる。本研究では,K平均とランダム木アルゴリズムを用いた。本論文の目的は,ハイブリッド検出法と唯一の検出法を比較するときの時間の複雑さによる侵入検出の精度を示すことである。このモデルをKDD’99データセットを用いて検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  ネットワーク ,  セキュリティ ,  タブレット ,  二次電池 ,  消費者 ,  スマートフォン ,  *アルゴリズム ,  統計模型 ,  必要条件
準シソーラス用語： ネットワークセキュリティ ,  モバイルデバイス ,  スマートデバイス ,  *侵入 ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 平均 ,  木 ,  アルゴリズム ,  侵入 ,  検出システム