Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Лен-усь со вступлением в клуб!

Реклама

На сайте снова проблемы - решаем - ждите.
Не работает АВТОРИЗАЦИЯ - вход для пользователей не возможен.
Скорее всего, проблемы решить можно только переездом на другой сервер, другой компании.
А такой переезд возможен только в следующем месяце.
Пока других решений не вижу.
Извиняюсь за неудобства.

Ваш администратор.

КНИЖНЫЙ МИР

A Data Mining Approach to Network Intrusion Detection   Mrutyunjaya Panda and Manas Ranjan Patra

A Data Mining Approach to Network Intrusion Detection

216 страниц. 2015 год.
LAP Lambert Academic Publishing
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...
 
- Генерация страницы: 0.06 секунд -