All

What are you looking for?

All
Projects
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Improving Anomaly Detection Error Rate by Collective Trust Modeling

The result's identifiers

  • Result code in IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03151907" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03151907 - isvavai.cz</a>

  • Alternative codes found

    RIV/63839172:_____/08:00000962 RIV/00216224:14330/08:00033975

  • Result on the web

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternative languages

  • Result language

    angličtina

  • Original language name

    Improving Anomaly Detection Error Rate by Collective Trust Modeling

  • Original language description

    Current Network Behavior Analysis (NBA) techniques are based on anomaly detection principles and therefore subject to high error rates. We propose a mechanism that deploys trust modeling, a technique for cooperator modeling from the multi-agent research,to improve the quality of NBA results. Our system is designed as a set of agents, each of them based on an existing anomaly detection algorithm coupled with a trust model based on the same traffic representation. These agents minimize the error rate byunsupervised, multi-layer integration of traffic classification. The system has been evaluated on real traffic in Czech academic networks.

  • Czech name

    Zlepšení chybovosti technik detekce anomálií pomocí kolektivního chování důvěryhodnosti

  • Czech description

    Stávající metody analýzy chování sítí (NBA) jsou založeny na principu detekce anomálií, a proto ja pro ně typická vysoká chybovost. Navrhli jsme mechanismus, který využívá modelování trustu, technika pro modelování spolupracovníků z multi-agentního výzkumu, aby se zlepšila kvalita výsledků NBA. Náš systém je koncipován jako soubor agentů, z nichž každý je založen na existujícím algoritmu detekce anomálií spojených s trustovým modelem založeným na stejné reprezentaci provozu. Tito agenti minimalizují chybovost v neuspervizované, více-vrstvé architektuře klasifikace provozu. Tento systém byl vyhodnocen v reálném provozu v českých akademických sítích.

Classification

  • Type

    D - Article in proceedings

  • CEP classification

    JC - Computer hardware and software

  • OECD FORD branch

Result continuities

  • Project

  • Continuities

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Others

  • Publication year

    2008

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Data specific for result type

  • Article name in the collection

    Recent Advances in Intrusion Detection 2008 11th International Symposium

  • ISBN

    978-3-540-87402-7

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Number of pages

    2

  • Pages from-to

  • Publisher name

    Springer

  • Place of publication

    Heidelberg

  • Event location

    Cambridge

  • Event date

    Sep 15, 2008

  • Type of event by nationality

    WRD - Celosvětová akce

  • UT code for WoS article

    000260067900024