جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه
تکرار جستجوی کلیدواژه signature based intrusion detection در نشریات گروه فنی و مهندسی
signature based intrusion detection
در نشریات گروه پدافند غیرعامل
تکرار جستجوی کلیدواژه signature based intrusion detection در مقالات مجلات علمی
-
همگام با گسترش شبکه های کامپیوتری، حملات و نفوذها به این شبکه ها نیز افزایش یافته است. برای داشتن امنیت کامل در یک سامانه کامپیوتری، علاوه بر فایروال ها و دیگر تجهیزات جلوگیری از نفوذ، سامانه های دیگری به نام سامانه های تشخیص نفوذ (IDS) مورد نیاز هستند. هدف از یک سامانه تشخیص نفوذ نظارت بر فعالیت های غیرعادی و افتراق بین رفتارهای طبیعی و غیرطبیعی (نفوذ) در یک سامانه میزبان و یا در یک شبکه است. یک سامانه تشخیص نفوذ را زمانی می توان کارا دانست که نرخ تشخیص نفوذ بالا و به صورت هم زمان نرخ هشدار اشتباه کمی را دارا باشد. در این مقاله روشی جدید جهت طبقه بندی مجموعه داده KDD-Cup-99 معرفی شده است که از ترکیب الگوریتم جنگل تصادفی و الگوریتم ژنتیک حاصل شده است و هدف آن افزایش سرعت فاز یادگیری و آزمون و همچنین دقت روش جنگل تصادفی است. از جنگل تصادفی به دلیل ساختار ساده و کارایی بالای آن در بسیاری از محصولات مبتنی بر یادگیری ماشین استفاده می شود. ولی مانند دیگر الگوریتم های مبتنی بر درخت تصمیم، وجود تعداد زیادی متغیر غیرعددی (نوعی) می تواند برای دقت و سرعت برنامه مشکل ایجاد کند. در مسئله تشخیص نفوذ دقیقا ما با چنین سناریویی مواجه هستیم. نوآوری این مقاله، حل این معضل با استفاده از الگوریتم ژنتیک است. در این مقاله با تعریف کردن معیاری با نام بهره اطلاعات، تعداد ویژگی ها کاهش یافته است.کلید واژگان: تشخیص نفوذ مبتنی بر الگوی رفتاری، داده کاوی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم جنگل تصادفیAs computer networks grow, so attacks and intrusions to these networks are increased. In order to have a fully secure computer network, one needs ‘intrusion detection systems’ (IDS) on top of firewalls. The goal of using an IDS is to supervise the abnormal activities and differentiate between normal and abnormal activities in a host system or in a network. An efficient IDS has high detection rate while keeping a low false alarm rate. In this paper, a new approach to classify KDD-Cup-99 data set using a combination of random forest method and genetic algorithm is presented. The purpose is to increase the speed of learning and test phases while improving the accuracy. Random forest is an ensemble learning method based on decision trees. Due to its relatively simple structure and good performance, it is used in many supervised learning applications. However, like all tree based machine learning algorithms, having too many categorical features, can be a problem both for the speed and accuracy. This is exactly the case with the problem in hand, i.e. intrusion detection; many of the features are in the form of categorical data. For example, in R language, the maximum number of definable categorical features for random forest is 53. The contribution of this work is resolving this issue with the aid of Genetic Algorithm (GA). In this research information gain as a measure of importance is defined and the number of features is reduced based on genetic algorithm.Keywords: Signature-Based Intrusion Detection, Data Mining, genetic algorithm, Random Forest Algorithm
-
سرویس های وب در توسعه معماری سرویس گرا و معماری های توزیع شده نقش مهمی بر عهده دارند. سرویس های وب با فراهم کردن امکان استفاده مجدد از کدهای نرم افزاری و در نتیجه، کاستن هزینه های برنامه نویسی و ارتباطی، همچنین به دلیل استفاده از اینترنت به عنوان بستر انتقال داده و استقلال از سکوهای سخت افزاری و نرم افزاری، در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته اند. اما از سوی دیگر، سرویس های وب با چالش های امنیتی خاصی مواجه هستند. این موضوع زمانی اهمیت بیشتری می یابد که سازمان ها، متکی بر ارائه سرویس در قالب سرویس های وب باشند. در این صورت با ضعف سیستم های امنیتی رایج در حفاظت از سرویس های وب، این سازمان ها در برابر انواع تهدیدات شناخته شده و ناشناخته که سرویس های وب را تهدید می کنند، بی دفاع هستند. امروزه سیستم های تشخیص نفوذ برای تکمیل سطوح دفاعی سامانه های نرم افزاری سازمان ها در فضای سایبر کاملا شناخته شده هستند. تحقیق در خصوص روش ها و معماری های تشخیص نفوذ در سرویس های وب جهت تقویت مسائل مربوط به پدافند غیرعامل در سازمان هایی که از سرویس های وب استفاده می کنند، مهم ترین هدف این مقاله به شمار می آید. در این خصوص، مقایسه بین معماری های تشخیص نفوذ، برای رسیدن به یک ادراک سطح بالا از روش تشخیص نفوذ در سرویس های وب، به ارتقاء سیستم های تشخیص نفوذ رایج برای فعالیت در سطح سرویس وب یا ایجاد سیستم های تشخیص نفوذ خاص این سرویس ها در کنار سایر ابزارهای امنیتی کمک زیادی خواهد کرد.
کلید واژگان: سیستم تشخیص نفوذ، وب سرویس، تشخیص نفوذ مبتنی بر امضاء، تشخیص نفوذ مبتنی بر ناهنجاری، پدافند غیرعاملWeb services play an important role in the development of service-oriented architecture and distributed architectures. Web services allow the reuse of software code and thus reduce the cost of programming and communication, they have received much attention in recent years, due to the use of the Internet as a medium of data transmission and autonomy of hardware and software platforms. On the other hand, Web services have specific security challenges. This is especially important when the organizations are dependent on the service in the form of Web services. In this case, with the weakness of the current security systems to protect Web services, these organizations are defenseless against all types of known and unknown threats that threaten Web services.Nowadays, intrusion detection systems, are well-known to complete the levels defense in cyberspace. The main purpose of this article is to conduct research on intrusion detection techniques and architectures of Web services to support passive defense issues in organizations that make use of Web services.The comparison between the architectures of intrusion detection, to achieve a high level of understanding of intrusion detection techniques in the web services, will help to improve current intrusion detection systems in the level of Web service, or to make specific intrusion detection systems for these services along with other security tools.Keywords: Intrusion Detection System, Web Service, Signature Based Intrusion Detection, Anomaly Based Intrusion Detection, Passive Defense
نکته
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.