ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









Network Attacks and its Harm on the Security and Privacy of Network "Intrusion Detection" Machine Learning Algorithms

المصدر: المجلة العربية للنشر العلمي
الناشر: مركز البحث وتطوير الموارد البشرية - رماح
المؤلف الرئيسي: Al-Dosary, Abrar Ali Naseer (Author)
مؤلفين آخرين: Hamad, Nader Omar Fadl Al-Sayed (Co-Author)
المجلد/العدد: ع68
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: حزيران
الصفحات: 510 - 523
ISSN: 2663-5798
رقم MD: 1547303
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
LEADER 02613nam a22002297a 4500
001 2290418
041 |a eng 
044 |b الأردن 
100 |9 820440  |a Al-Dosary, Abrar Ali Naseer  |e Author 
245 |a Network Attacks and its Harm on the Security and Privacy of Network "Intrusion Detection" Machine Learning Algorithms 
260 |b مركز البحث وتطوير الموارد البشرية - رماح  |c 2024  |g حزيران 
300 |a 510 - 523 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Intrusion detection system can identify attacks in a variety of situations while plays a vital role in preventing data or information from being misused. Over the years, Intrusion Detection Systems (IDS) have proven to be an effective technology for achieving security by identifying malicious actions. we propose a learning supervised and unsupervised algorithms as (RF ,SVM , Naïve Bayes and AdaBoost) to extract and classify intrusion detection data sets, KDDCup99 and the NSL KDD where they found as the most usable cited. An experiment was performed to compare the performance of several machine learning methods. The results demonstrate the most accurate strategy in terms of detection rate and false alarm rate. The RF algorithm gives the best accuracy with the two datasets but it needs one of the highest values for building model. RF gives minimum classifier errors. In addition, using the unsupervised learning, the K-means gives the best results by overall factors. The results obtained from the code in the classification process also show that the random forests recorded the best accuracy. RF gives the minimum classifier errors .While NP records the lowest value in the accuracy of the results and the highest in the emergence of errors. These results are better than those obtained in the scientific paper for R. Ravipati And A. Munther[13]. 
653 |a خوارزميات التعلم  |a الجرائم الإلكتروني  |a الأمن المعلوماتي  |a الأنظمة الأمنية 
700 |9 820442  |a Hamad, Nader Omar Fadl Al-Sayed  |e Co-Author 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |6 Social Sciences, Interdisciplinary  |c 021  |e Arab journal for scientific publishing  |f al-Mağallaẗ al-ʿarabiyyaẗ li-l-našr al-ilmī  |l 068  |m ع68  |o 2502  |s المجلة العربية للنشر العلمي  |v 000  |x 2663-5798 
856 |u 2502-000-068-021.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EduSearch 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1547303  |d 1547303 

عناصر مشابهة