| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : VNSOptClust: a variable neighborhood search based approach for unsupervised anomaly detection (PDF, 3.3 Mio)
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| Auteur | Rechercher : Wang, Qian1; Rechercher : Belacel, Nabil1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Second International Conference on Modelling, Computation and Optimization in Information Systems and Management Sciences (MCO 2008), September 8-10, 2008, Metz, France |
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| Sujet | apprentissage non supervisé; partitionnement automatique; recherche à voisinage variable; détection d'anomalie non supervisée |
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| Résumé | Dans cet article, nous présentons un nouvel algorithme, VNSOptClust, devant servir à la classification automatique. L'algorithme VNSOptClust exploite la métaheuristique de recherche à voisinage variable pour trouver des solutions de classification permettant de sortir des vallées qui contiennent des optimas locaux avec une valeur faible; l'algorithme considère la nature statistique de la distribution de données afin de déterminer une solution optimale sans lien de dépendance avec la partition initiale; il utilise un indice de validité des clusters comme fonction-objectif pour obtenir des groupes compacts et bien délimités. En ce qui regarde la détection d'anomalie non supervisée, nos expériences permettent de tirer deux conclusions : i) VNSOptClust réalise un taux de détection moyen de 71,2 %, avec un taux de “faux positifs” raisonnablement bas (0,9 %); ii) VNSOptClust peut détecter la majorité des attaques de type inconnu de chaque catégorie; il peut notamment détecter 84 % des attaques sous forme de déni de service. VNSOptClust s'avère une méthode de classification d'avenir pour la détection automatique des intrusions de type inconnu. |
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| Date de publication | 2008 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 50406 |
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| Numéro NPARC | 8914445 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | cd4f2c5e-f49d-4c89-a0ca-992a0d72edcd |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2024-03-06 |
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