A Network Intrusion Detection Method Using Dempster-Shafer Theory
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12510%2F09%3A00011069" target="_blank" >RIV/60076658:12510/09:00011069 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Network Intrusion Detection Method Using Dempster-Shafer Theory
Popis výsledku v původním jazyce
An intrusion detection system (IDS) detects unauthorized manipulations of computer systems. Operation as feature reduction (including feature extraction and feature selection) plays an important role in the sense of improving classification performance and reducing the computational complexity of intrusion detection system. Feature reduction is even more important at online detection when less computational power and fast real time delivery compared with offline detection is needed. In this paper, Dempster Shafer theory based on KNN analysis approach is applied to feature extraction in online network intrusion detection problem. We used the KDD Cup 99 data. It has been shown that the Dempster-Shafer KNN classifier will result in higher classification accuracy in comparison with other two KNN classifiers.
Název v anglickém jazyce
A Network Intrusion Detection Method Using Dempster-Shafer Theory
Popis výsledku anglicky
An intrusion detection system (IDS) detects unauthorized manipulations of computer systems. Operation as feature reduction (including feature extraction and feature selection) plays an important role in the sense of improving classification performance and reducing the computational complexity of intrusion detection system. Feature reduction is even more important at online detection when less computational power and fast real time delivery compared with offline detection is needed. In this paper, Dempster Shafer theory based on KNN analysis approach is applied to feature extraction in online network intrusion detection problem. We used the KDD Cup 99 data. It has been shown that the Dempster-Shafer KNN classifier will result in higher classification accuracy in comparison with other two KNN classifiers.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Technical Computing Prague 2009
ISBN
978-80-7080-733-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Humusoft, s.r.o.
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
19. 11. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—