Com a rápida expansão das redes informáticas nos últimos anos, a segurança tornou-se uma questão crucial para os sistemas informáticos modernos. Uma boa forma de identificar utilizações maliciosas é através da monitorização de actividades invulgares dos utilizadores. Para identificar estas actividades maliciosas, foram utilizadas várias técnicas de extração de dados e de aprendizagem automática para a deteção de intrusões. Este livro propõe um Sistema de Deteção de Intrusões Auto-Configurável (SCIDS) para efetuar a sintonização automaticamente. A ideia principal é utilizar o SLIPPER binário como módulo básico, que é um aprendiz de regras baseado no reforço da confiança. Este sistema é avaliado utilizando o conjunto de dados de deteção de intrusões NSL KDD. Um resultado experimental mostra que o sistema SCIDS com o algoritmo SLIPPER apresenta um melhor desempenho em termos de taxa de deteção, taxa de falsos alarmes, custo total de classificação incorrecta e custo por exemplo no conjunto de dados NSL-KDD do que no KDD.
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