کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
474345 | 698866 | 2005 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of SVM and ANN for intrusion detection
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The popularization of shared networks and Internet usage demands increases attention on information system security, particularly on intrusion detection. Two data mining methodologies—Artificial Neural Networks (ANNs) and Support Vector Machine (SVM) and two encoding methods—simple frequency-based scheme and tf×idf scheme are used to detect potential system intrusions in this study. Our results show that SVM with tf×idf scheme achieved the best performance, while ANN with simple frequency-based scheme achieved the worst. The data used in experiments are BSM audit data from the DARPA 1998 Intrusion Detection Evaluation Program at MIT's Lincoln Labs.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Operations Research - Volume 32, Issue 10, October 2005, Pages 2617–2634
Journal: Computers & Operations Research - Volume 32, Issue 10, October 2005, Pages 2617–2634
نویسندگان
Wun-Hwa Chen, Sheng-Hsun Hsu, Hwang-Pin Shen,