文献

J-GLOBAL ID：202002258407463083   整理番号：20A2616189

ネットワーク攻撃のためのエピジェネティックアルゴリズムベース検出技術【JST・京大機械翻訳】

Epigenetic Algorithm-Based Detection Technique for Network Attacks

著者 (4件)： Ezzarii Mehdi (National Institute of Posts and Telecommunications, Rabat, Morocco) ,  Ghazi Hamid El (National Institute of Posts and Telecommunications, Rabat, Morocco) ,  Ghazi Hassan El (National Institute of Posts and Telecommunications, Rabat, Morocco) ,  Bouanani Faissal El (ENSIAS College of Engineering, Mohammed V University, Rabat, Morocco)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 199482-199491  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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,サイバーセキュリティ問題は高度な脅威と未知の攻撃に対して保護する新しい戦略を含む。侵入検知システム(IDS)は攻撃検出,特に未知の攻撃と異常を扱うロバストなシステムと考えられている。いくつかのIDSベースのアルゴリズムを,最近,文献において検査し,それらの中で,よく知られた強化アルゴリズム,すなわち,遺伝的アルゴリズム(GA)が,それらの中で検査された。さらに,エピジェネティクスベースアルゴリズム(EGA)は,計算複雑度の低減により高性能を確実にするGAの改良型バージョンとして知られている。その主な目標は,遺伝的オペレータ,すなわち突然変異と交差に作用することにより最適解に向けて短時間に収束することである。本論文では,IDS用のEGAに基づく新しい分類器を提案した。特に,ネットワークトラフィックのデータベースに基づいて,EGAを適用して攻撃を分類した。EGAシミュレーションを通して実行した結果は,提案した方法の性能が,98%までの高い検出率と,本論文で比較したGAと他のアルゴリズムのものより速い処理時間を得ることによって,GA分類器の性能を上回ることを示した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  加工時間 ,  データベース ,  オペレータ ,  遺伝 ,  突然変異 ,  計算量 ,  *検出法 ,  ロバスト性 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  ネットワークトラフィック ,  侵入検知システム ,  サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 変復調方式  (ND07020P) ,  符号理論  (ND02030R) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (2件)： ネットワーク攻撃 ,  検出技術