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J-GLOBAL ID：201902292043254365   整理番号：19A1826416

エージェントベースの人工免疫システムの機械学習により示唆されたホストベース侵入検出システム【JST・京大機械翻訳】

Host-based Intrusion Detection Systems Inspired by Machine Learning of Agent-Based Artificial Immune Systems

著者 (1件)： Ou Chung-Ming (Department of Information Management, Kainan University, Taoyuan City, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： INISTA  ページ： 1-5  発行年： 2019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： 人工免疫システムの危険性理論によって触発された適応可能なエージェントベースIDS(AAIDS)を提案した。AAIDSの学習機構は,免疫系における樹状細胞(DC)が危険シグナルを検出し分類する方法をエミュレートすることにより設計される。Agエージェント,DCエージェントおよびTCエージェントは一緒に協調し,ネットワークパケットを分析するよりも直接的にシステムコールに応答する。シミュレーションは,AAIDSがパケット解析が実用的でないシステム挙動のいくつかの重要なシナリオを決定できることを示した。Copyright 2019 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： ネットワーク ,  エミュレーション ,  *エージェント ,  樹状細胞 ,  *機械学習 ,  銀 ,  パケット ,  *学習
準シソーラス用語： システムコール ,  免疫系 ,  *侵入検知 ,  *人工免疫システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： エージェント ,  人工免疫システム ,  機械学習 ,  侵入 ,  検出システム