کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
396033 | 666107 | 2007 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Network intrusion detection: Evaluating cluster, discriminant, and logit analysis
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This paper evaluates the statistical methodologies of cluster analysis, discriminant analysis, and Logit analysis used in the examination of intrusion detection data. The research is based on a sample of 1200 random observations for 42 variables of the KDD-99 database, that contains ‘normal’ and ‘bad’ connections. The results indicate that Logit analysis is more effective than cluster or discriminant analysis in intrusion detection. Specifically, according to the Kappa statistic that makes full use of all the information contained in a confusion matrix, Logit analysis (K = 0.629) has been ranked first, with second discriminant analysis (K = 0.583), and third cluster analysis (K = 0.460).
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 177, Issue 15, 1 August 2007, Pages 3060–3073
Journal: Information Sciences - Volume 177, Issue 15, 1 August 2007, Pages 3060–3073
نویسندگان
Vasilios Katos,