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J-GLOBAL ID：201802276541916280   整理番号：18A1895984

ハイブリッド侵入検出:決定木とGauss混合モデルの結合【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Intrusion Detection: Combining Decision Tree and Gaussian Mixture Model

著者 (2件)： Bitaab Marzieh (Computer Science and Engineering Dept., ECE, School Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Hashemi Sattar (Computer Science and Engineering Dept., ECE, School Shiraz University, Shiraz, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISCISC  ページ： 8-12  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： 今日,サイバー犯罪はコンピュータネットワークの主要な脅威になっている。多くの研究者は,防御の層としてネットワーク侵入検知システム(NIDS)を考慮し,悪意のあるネットワークトラヒックを検出するための新しい方法を提案した。本論文では,ネットワークにおける侵入を検出するためのハイブリッド法を提案した。ハイブリッド技術を用いることは,誤使用と異常検出法の両方の強度を利用する。この技術において,異常検出のための誤使用検出成分とGauss混合モデル(GMM)に対する決定木を用いた。GMMを使用する利点は,それが攻撃を認識することができるということである。それは正規分布に類似している。提案した技術の性能を,NSL-KDDデータセットで評価した。著者らの経験的観察は,より低い偽陽性率を保存しながら,より高い精度とAUCを提供することによって,提案した技術が選択の方法であることを示した。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： 正規分布 ,  *ディシジョンツリー ,  ネットワーク ,  計算機網 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 偽陽性率 ,  異常検出 ,  ハイブリッド法 ,  ネットワーク侵入検知システム ,  サイバー犯罪 ,  *Gauss混合モデル ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 侵入 ,  決定木 ,  Gauss混合モデル