کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6883907 | 1444209 | 2018 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A training-resistant anomaly detection system
ترجمه فارسی عنوان
یک سیستم تشخیص ناهنجاری مقاوم در برابر تمرین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
حمله آموزشی سیستم تشخیص نفوذ، تشخیص آنومالی، امنیت شبکه، فراگیری ماشین،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
Modern network intrusion detection systems rely on machine learning techniques to detect traffic anomalies and thus intruders. However, the ability to learn the network behaviour in real-time comes at a cost: malicious software can interfere with the learning process, and teach the intrusion detection system to accept dangerous traffic. This paper presents an intrusion detection system (IDS) that is able to detect common network attacks including but not limited to, denial-of-service, bot nets, intrusions, and network scans. With the help of the proposed example IDS, we show to what extent the training attack (and more sophisticated variants of it) has an impact on machine learning based detection schemes, and how it can be detected.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Security - Volume 76, July 2018, Pages 1-11
Journal: Computers & Security - Volume 76, July 2018, Pages 1-11
نویسندگان
Steve Muller, Jean Lancrenon, Carlo Harpes, Yves Le Traon, Sylvain Gombault, Jean-Marie Bonnin,