بانک مقالات ISI با ترجمه فارسی
مقالات با ترجمه فارسی

عنوان انگلیسی مقاله

 Intrusion Detection System Using Data Mining Technique: Support Vector Machine

ترجمه فارسی عنوان مقاله

سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از تکنیک های داده کاوی ماشین بردار پشتیبانی

منبع مقاله

International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering Website: www.ijetae.com (ISSN 2250-2459, ISO 9001:2008 Certified Journal, Volume 3, Issue 3, March 2013)

مشخصات مقاله

فایل PDF انگلیسی /۶ صفحه / فایل doc فارسی /۱۶ صفحه/  ۲۰۱۳

چکیده انگلیسی مقاله

Abstract— Security and privacy of a system is compromised, when an intrusion happens. Intrusion Detection System (IDS) plays vital role in network security as it detects various types of attacks in network. So here, we are going to propose Intrusion Detection System using data mining technique: SVM (Support Vector Machine). Here, Classification will be done by using SVM and verification regarding the effectiveness of the proposed system will be done by conducting some experiments using NSL-KDD Cup’۹۹ dataset which is improved version of KDD Cup’۹۹ data set. The SVM is one of the most prominent classification algorithms in the data mining area, but its drawback is its extensive training time. In this proposed ystem, we have carried out some experiments using NSL-KDD Cup’۹۹ data set. The experimental results show that we can reduce extensive time required to build SVM model by performing proper data set pre-processing. Also when we do proper selection of SVM kernel function such as Gaussian Radial Basis Function, attack detection rate of SVM is increased and False Positive Rate (FPR) is decrease.

چکیده فارسی مقاله

هنگامی که نفوذ غیر مجاز اتفاق می افتد, امنیت و حریم یک سیستمم با این اقدام سازگار می شود. سیستم تشخیص نفوذ(IDS) نقش مهمی در امنیت شبکه ایفا می کند. بنابراین در اینجا ما سیستم تشخیص نفوذ با استفاده از شیوه استخراج داده را مطرح می کنیم. SVM( ماشین بردار پشتیبان) در اینجا طبقه بندی با استفاده از SVM انجام می شود. و بررسی مربوط به سودمندی سیستم مفروض با انجام برخی از آزمایشات با استفاده از مجموعه NSL KDD CUP99 انجام می شود که نسخه پیشرفته ای از مجموعه داده KDD CUP99 می باشد.SVM یکی از برجسته ترین الگوریتم های طبقه بندی در حوزه استخراج داده ( داده کاوی) است اما عیب آن زمان آموزش زیاد می باشد. در این سیستم مفروض ما با استفاده از مجموعه داده NSL-KDD CUP99  برخی از آزمایشات را انجام دادیم. نتایج آزمایشی نشان دادند که ما می توانیم زمان زیاد لازم برای ایجاد مدل SVM را با استفاده از پیش پردازش صحیح مجموعه داده کاهش دهیم. همچنین, هنگامی که انتخاب درست تابع کرنل SVM  از جمله تابع بنیادی شعاعی گاوسی را درست انجام دهیم, سرعت کشف حمله SVM افزایش می یابد و سرعت مثبت نادرست (FPR) کاهش می یابد.

پیش نمایش صفحه اول مقاله

سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از تکنیک های داده کاوی ماشین بردار پشتیبانی

سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از تکنیک های داده کاوی ماشین بردار پشتیبانی

حجم مقاله :۱۳۵۲ کیلوبایت                قیمت: ۱۸۰۰۰ تومان