Статья

Название статьи ИССЛЕДОВАНИЕ НОВОЙ МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО НЕЙРОНА КАК ЭЛЕМЕНТА СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СЕТЕВЫХ АТАК
Автор С.В. Поликарпов
Рубрика РАЗДЕЛ III. ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Месяц, год 04, 2012
Индекс УДК 681.3.06
DOI
Аннотация Рассматривается возможность применения новой модели искусственного нейрона в качестве элемента классификации системы обнаружения атак. Приводится краткое описание новой модели искусственного нейрона, основанной на использовании табличных подстановок вместо операций перемножения на весовые коэффициенты и нелинейной выход- ной функции. Предложен метод синтеза нейроклассификаторов в виде древовидных структур, основанный на поэтапном наращивании нейросети. На основе набора данных KDD cup"99 оценивается эффективность полученных нейроклассификаторов в сравнении с известными мировыми аналогами.

Скачать в PDF

Ключевые слова Искусственная нейросеть; обнаружение сетевых атак; классификация.
Библиографический список 1. Официальный сайт организации «ACM Special Interest Group on Knoweledge Discovery and Data Mining». www.kdd.org.
2. Поликарпов С.В., Дергачёв В.С., Румянцев К.Е., Голубчиков Д.М. Новая модель искусственного нейрона: кибернейрон и области его применения. http://arxiv.org/abs/0907.0229.
3. Pfahringer B. Winning the KDD99 Classification Cup: Bagged Boosting // SIGKDD Explorations. – 2000. – Vol. 1. – P. 65-66.
4. Agarwal R. and Joshi M.V. PNrule: A New Framework for Learning Classifier Models in Data Mining // in A Case-Study in Network Intrusion Detection, 2000.
5. Ambwani T. Multi class support vector machine implementation to intrusion detection // in Proc. of IJCNN. – 2003. – P. 2300-2305.
6. Gupta K.K., Nath B., Kotagiri R. Layered Approach using Conditional Random Fields for Intrusion Detection // IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. – 2008. – Vol. 5.
7. Lee W., Stolfo S. A Framework for Constructing Features and Models for Intrusion Detection Systems // Information and System Security. – 2000. – Vol. 4. – P. 227-261.
8. Lee J.H., Sohn S.G., Ryu J.H., Chung T.M. Effective Value of Decision Tree with KDD 99 Intrusion Detection Datasets for Intrusion Detection System // in 10th International Conference on Advanced Communication Technology. – 2008. – Vol. 2. – P. 1170-1175.
9. Tich Phuoc Tran, Longbing Cao, Dat Tran, Cuong Duc Nguyen. Novel Intrusion Detection using Probabilistic Neural Network and Adaptive Boosting // International Journal of Computer Science and Information Security. – 2009. – Vol. 6, № 1. – Р. 83-91.

Comments are closed.