کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4962147 | 1446526 | 2016 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance Evaluation of Supervised Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین های نظارت شده برای تشخیص نفوذ
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم طبقه بندی، تشخیص نفوذ، فراگیری ماشین، امنیت شبکه، آموزش تحت نظارت .،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Intrusion detection system plays an important role in network security. Intrusion detection model is a predictive model used to predict the network data traffic as normal or intrusion. Machine Learning algorithms are used to build accurate models for clustering, classification and prediction. In this paper classification and predictive models for intrusion detection are built by using machine learning classification algorithms namely Logistic Regression, Gaussian Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest. These algorithms are tested with NSL-KDD data set. Experimental results shows that Random Forest Classifier out performs the other methods in identifying whether the data traffic is normal or an attack.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 89, 2016, Pages 117-123
Journal: Procedia Computer Science - Volume 89, 2016, Pages 117-123
نویسندگان
Manjula C. Belavagi, Balachandra Muniyal,