ОПРЕДЕЛЯНЕ НА ФУКЦИЯТА НА ПРИГОДНОСТ В ГЕНЕТИЧНИЯ АЛГОРИТЪМ ЗА ОТКРИВАНЕ НА ПРОНИКВАНЕ В КОМПЮТЪРНИТЕ МРЕЖИИ
Ключови думи :
Генетичен алгоритъм, Fitness функция, детекция на мрежово проникванеАбстракт
Настоящата работа предлага тематично проучване на основните дефиниции на фитнес функциите, използвани за оценка на характеристиките на мрежата и за откриване на пробиви в компютърната мрежа. Разгледани са и са систематизирани три метода на изчисленията на фитнес функцията. Описан е генетичен алгоритъм за обучение и откриване на проникване на базата на метода на R.Hong. Акцентът е поставен върху метода на Firas Alabsi за определяне на фитнес функцията на мрежовите характеристики. Прилагането му е илюстрирано с експериментални симулирани данни за различни мрежови връзки, Normal, DoS, R2L, U2R и Probe.
Сваляния
Литература (библиография)
[2.] Wei Li, Using Genetic Algorithm for Network Intrusion Detection,
https://pdfs.semanticscholar.org/9175/54c7cce69e6ee9708020863f2bd27fa986a6.pdf
[3.] AnupGoya, Chetan Kumar. GA-NIDS: A Genetic Algorithm based Network Intrusion Detection System, 2007.
https://pdfs.semanticscholar.org/6c8e/6708a1a737a9a5509de2fba46f8de1aff7e3.pdf
[4.]Firas Alabsi, ReyadhNaoum, Fitness Function for Genetic Algorithm used in Intrusion Detection System, International Journal of Applied Science and Technology, Vol. 2 No. 4; April 2012, pp. 129-134.
[5.]VrishaliYewale, VimlaJethani, Tushar Ghorpade. Applying Genetic Algorithm to Intrusion Detection System, International Journal of Science and Research (IJSR), Volume 4 Issue 4, April 2015, pp. 524-529.
[6.] Pedro A. Diaz-Gomez, Dean F. Hougen. Improved off-line intrusion detection using genetic algorithm, in Proceedings of the Seventh International Conference on Enterprise Information Systems, 2005. http://www.cameron.edu/~pdiaz-go/Art_ICEIS.pdf
[7.] Wei Li. Using Genetic Algorithm for Network Intrusion Detection, In proceedings of the United States Department of Energy, 2004.
https://pdfs.semanticscholar.org/9175/54c7cce69e6ee9708020863f2bd27fa986a6.pdf
[8.] R. H. Gong, M. Zulkernine, P. Abolmaesumi, ”A software implementation of a genetic algorithm based approach to network intrusion detection”, in Proceedings of the Sixth International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing and First ACIS International Workshop on Self-Assembling Wireless Networks, SNPD/SAWN’05), 0-7695-2294-7/05, 2005.
[9.] An. Goya, Ch. Kumar. GA-NIDS: A Genetic Algorithm based Network Intrusion Detection System, 2007.
https://pdfs.semanticscholar.org/6c8e/6708a1a737a9a5509de2fba46f8de1aff7e3.pdf
[10.] S. Mukkamala, A. Sung, A. Abrham. (2004), Modeling Intrusion Detection System using Linear Genetic Programming Approach, Proceeding IEA/AIE 17th International Conference on Innovations in Applied Artificial Intelligence, pp. 633-642, ISBN: 3-540-22007-0.
https://www.researchgate.net/publication/221049814_Modeling_Intrusion_Detection_Systems_Using_Linear_Genetic_Programming_Approach
http://www.rmltech.com/doclink/LGP%20Based%20IDS.pdf.
[11.] Omprakash Chandrakar, Rekha Singh, Lal Bihari Barik. Application of Genetic Algorithm in Intrusion Detection System, Control Theory and Informatics, Vol.4, No.1, 2014, pp. 50-57.
[12.] V. Bapuji, R. N. Kumar, A. Goverdan, and S. Sharma, “Soft Computing and Artificial Intelligence Techniques for Intrusion Detection System,” Networks and Complex Systems, vol. 2, no. 4, 2012
Файлове за сваляне
Публикуван
Брой
Раздел (Секция)
Лиценз
Статиите публикувани в списание КНК са лицензирани под Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.