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J-GLOBAL ID：202202273083384093   整理番号：22A1088161

機械学習技術を用いた多様な侵入検出法の比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study of Diverse Intrusion Detection Methods using Machine Learning Techniques

著者 (4件)： Kathiresan V. (Marwadi University,Computer Engineering- AI & Big Data Analytics,Rajkot,Gujarat,India) ,  Karthik S. (S. N. S College of Technology,Department of CSE,Coimbatore,Tamil,Nadu) ,  Divya P. (Bannari Amman Institute of Technology,Department of Computer Science and Engineering,Erode,Tamil Nadu,India) ,  Rajan D. Palanivel (CMR Engineering College,Department of Computer Science and Engineering,Hyderabad,Telangana,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-6  発行年： 2022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： ロバストで効率的な侵入検知システム(IDS)と侵入防止システム(IPS)の確立は,今日のセキュリティ世界で避けられない。IDSの主要な役割は,効果的方法を用いてネットワークトラフィックにおける異常を検出することであった。機械学習技術は,異常検出に基づく侵入検出に不可欠な役割を果たす。本論文は,侵入検出に用いる機械学習技術に関する調査を扱う。ロジスティック回帰,ナイーブBayes,KNN,決定木,ランダムフォレスト,およびSVMのような機械学習の分類アルゴリズムは,侵入検出に好適である。本論文は,侵入検出応用に使用される機械学習ベースの分類技術の挙動と特性を分析する。Copyright 2022 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 ,  ディシジョンツリー ,  ロバスト性 ,  セキュリティ ,  *機械学習
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  分類アルゴリズム ,  異常検出 ,  ネットワークトラフィック ,  ランダムフォレスト ,  侵入検知システム ,  *機械学習技術 , 【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)： 機械学習技術 ,  侵入 ,  検出法 ,  研究