| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Y-means: A Clustering Method for Intrusion Detection (PDF, 389 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Guan, Y.; Rechercher : Ghorbani, Ali-Akbar; Rechercher : Belacel, Nabil |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, May 3-4, 2003, Montréal, Québec, Canada |
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| Sujet | groupement; détection d'intrusion; «K-means» |
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| Résumé | À mesure qu'Internet s'étale jusqu'aux quatre coins du monde, les ordinateurs sont exposés à diverses intrusions à partir du Web. Il nous faut des systèmes efficaces de détection d'intrusion pour protéger nos ordinateurs contre ces actes non autorisés ou malveillants. Les méthodes classiques d'apprentissage par les exemples utilisées pour la détection d'intrusion ne peuvent détecter que les intrusions connues, puisqu'elles classent les exemples en fonction de ce qu'elles ont appris. Elles détectent rarement des intrusions qu'elles n'ont pas apprises auparavant. Dans cette étude, nous présentons une heuristique de groupement pour la détection d'intrusion, appelée heuristique « Y-means ». Cette heuristique proposée est basée sur l'algorithme « K-means » et sur d'autres algorithmes de groupement connexes. Elle comble deux lacunes de l'algorithme « K-means » : la dépendance par rapport au nombre de groupes et la dégénérescence. Le résultat de simulations effectuées sur l'ensemble de données KDD-99 montre que l'heuristique « Y-means » est une méthode efficace pour segmenter un grand espace de données. L'heuristique « Y-means » permet d'atteindre un taux de détection de 89,89 % et un taux de fausses alertes de 1,00 %. |
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| Date de publication | 2003 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 45842 |
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| Numéro NPARC | 8913828 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 18efc855-5f13-4a7c-90ee-852e9c51c782 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2021-01-05 |
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