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J-GLOBAL ID：201802284105763467   整理番号：18A1774303

遺伝的アルゴリズムにより調整されたCNNを用いたmulticlassネットワーク攻撃分類器【JST・京大機械翻訳】

Multiclass Network Attack Classifier Using CNN Tuned with Genetic Algorithms

著者 (4件)： Blanco Roberto (Universidad Politecnica de Madrid ETSI Telecomunicacion, Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI), Avenida Complutense 30, Madrid, 28040, Spain) ,  Malagon Pedro (Universidad Politecnica de Madrid ETSI Telecomunicacion, Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI), Avenida Complutense 30, Madrid, 28040, Spain) ,  Cilla Juan J. (Universidad Politecnica de Madrid ETSI Telecomunicacion, Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI), Avenida Complutense 30, Madrid, 28040, Spain) ,  Moya Jose M. (Universidad Politecnica de Madrid ETSI Telecomunicacion, Laboratorio de Sistemas Integrados (LSI), Avenida Complutense 30, Madrid, 28040, Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： PATMOS  ページ： 177-182  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： 侵入検知システム(IDS)はサービスプロバイダとネットワークオペレータによって実装され,それらのインフラストラクチャを保護し,サービスアベイラビリティを増加させるために攻撃を監視し検出する。人工ニューラルネットワーク(ANN)の異なるタイプを含む多くの機械学習アルゴリズム,スタンドアロンあるいは組合せを提案した。本研究では,ルータに展開できるマルチクラスネットワーク攻撃分類器として,画像分類用に作成した畳込みニューラルネットワーク(CNN)を評価した。遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,入力特徴のレイアウトを再配置することにより高品質解を見出し,必要な場合に異なる特徴量を低減した。試験は,異なる比率の攻撃を持つ2つの異なる公共データセットを用いて行った。すなわち,UNSW(10クラス)とNSL-KDD(4クラス)である。両分類器は攻撃から正しく正常なトラヒックを識別する。しかし,攻撃を正しく分類するために,後者は異なるクラス間で比例できるのでより良く機能し,0.95のKを持つ交差検証マルチクラス分類器を得る。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： オペレータ ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  インフラストラクチャー ,  *遺伝的アルゴリズム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 画像分類 ,  サービスプロバイダ ,  特徴量 ,  高品質 ,  侵入検知システム ,  再配列 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【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 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  CNN ,  ネットワーク攻撃 ,  分類器