Synopsis
La menace de l'accès illégal aux ressources de données est une préoccupation croissante des chercheurs dans le domaine de l'informatique. Un effort important est nécessaire pour surveiller les activités dans un réseau informatique en vue de détecter toute tentative d'intrusion. De ce point de vue, la principale motivation derrière cette recherche est de concevoir un système de détection d'intrusion efficace en utilisant de nouvelles approches d'exploration de données qui ont la capacité de détecter les intrusions avec un taux de détection élevé avec un faible taux de faux positifs. Dans ce travail, nous prenons plusieurs supports d'algorithme Apriori avec diverses mesures d'intérêt pour obtenir les règles les plus importantes dans la détection des intrusions réseau. De plus, nous proposons un nouvel ensemble de classificateurs afin d'améliorer le taux de détection des attaques réseau. Certains algorithmes de clustering non supervisés ont été proposés pour augmenter encore le taux de détection d'attaques nouvelles ou invisibles qui relèvent de catégories d'attaques rares. Enfin, certaines approches d'exploration de données hybrides ont été utilisées afin de concevoir un système efficace de détection d'intrusion réseau basé sur les anomalies qui peut atteindre un taux de détection élevé et un faible taux de faux positifs.
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Résultats de recherche pour A Data Mining Approach to Network Intrusion Detection
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A Data Mining Approach to Network Intrusion Detection
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LAP LAMBERT Academic Publishing Feb 2015, 2015
ISBN 10 : 3659633577
ISBN 13 : 9783659633577
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The menace of illegal access to data resources is a growing concern of researchers in the field of computer science. A significant amount of effort is required to monitor the activities in a computer network with a view to detect any attempt for intrusion. From this perspective, the main motivation behind this research is to design an efficient intrusion detection system using some novel data mining approaches that have the capability to detect intrusions with high detection rate with low false positive rate. In this work, we take multiple supports Apriori algorithm with various interestiness measures to obtain the most significant rules in detecting network intrusions. Further, we propose some novel ensemble of classifiers in order to enhance the detection rate of network attacks. Some unsupervised clustering algorithms have been proposed to further increase the detection rate of new or unseen attacks that fall under rare attacks categories. Finally, certain hybrid data mining approaches have been employed in order to design an efficient anomaly based network intrusion detection system that can achieve high detection rate and low false positive rate. 216 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659633577
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Panda MrutyunjayaDr. Mrutyunjaya Panda, presently working as a Reader in PG Department of Computer Science in Utkal University, Vani Vihar, Bhubaneswar, India.He has published about 53 papers in International and national journals an. N° de réf. du vendeur 16817672
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Taschenbuch. Etat : Neu. A Data Mining Approach to Network Intrusion Detection | Mrutyunjaya Panda (u. a.) | Taschenbuch | 216 S. | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659633577 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 104850868
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The menace of illegal access to data resources is a growing concern of researchers in the field of computer science. A significant amount of effort is required to monitor the activities in a computer network with a view to detect any attempt for intrusion. From this perspective, the main motivation behind this research is to design an efficient intrusion detection system using some novel data mining approaches that have the capability to detect intrusions with high detection rate with low false positive rate. In this work, we take multiple supports Apriori algorithm with various interestiness measures to obtain the most significant rules in detecting network intrusions. Further, we propose some novel ensemble of classifiers in order to enhance the detection rate of network attacks. Some unsupervised clustering algorithms have been proposed to further increase the detection rate of new or unseen attacks that fall under rare attacks categories. Finally, certain hybrid data mining approaches have been employed in order to design an efficient anomaly based network intrusion detection system that can achieve high detection rate and low false positive rate.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 216 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659633577
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The menace of illegal access to data resources is a growing concern of researchers in the field of computer science. A significant amount of effort is required to monitor the activities in a computer network with a view to detect any attempt for intrusion. From this perspective, the main motivation behind this research is to design an efficient intrusion detection system using some novel data mining approaches that have the capability to detect intrusions with high detection rate with low false positive rate. In this work, we take multiple supports Apriori algorithm with various interestiness measures to obtain the most significant rules in detecting network intrusions. Further, we propose some novel ensemble of classifiers in order to enhance the detection rate of network attacks. Some unsupervised clustering algorithms have been proposed to further increase the detection rate of new or unseen attacks that fall under rare attacks categories. Finally, certain hybrid data mining approaches have been employed in order to design an efficient anomaly based network intrusion detection system that can achieve high detection rate and low false positive rate. N° de réf. du vendeur 9783659633577
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