0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
AOV-IDS: Arithmetic Optimizer with Voting classifier for Intrusion Detection System
نویسندگان :
Amir Soltany Mahboob
1
Mohammad Reza Ostadi Moghaddam
2
Shima Yousefi
3
1- دانشگاه علم و صنعت ایران
2- دانشگاه علم و صنعت ایران
3- دانشگاه علم و صنعت ایران
کلمات کلیدی :
Intrusion Detection System, Arithmetic Optimizer Algorithm, Majority Vote Classifier
چکیده :
Intrusion Detection System (IDS) has been an imperative challenge in Computer Networks. Commonly, based on the network traffic and large amount of transmitted data in the network, solutions preventing misdiagnosis of attacks and increasing the accuracy of intrusion detection has been proposed by researchers. To address the mentioned challenge, in this paper we propose a hybrid IDS using an Arithmetic Optimizer Algorithm (AOA) and Majority Vote Classifier (MVC) for computer networks. First, the optimal feature subset is selected by the Arithmetic Optimizer Algorithm and then a MVC is used to classify the samples. MVC utilizes Navie Bayes (NB), Decision Tree (DT), and k-nearest neighbors (KNN). The efficiency of the proposed method has been evaluated using the UNSW-NB15 dataset and the results have been compared with other methods such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA) and Differential Evolution (DE) as well as similar methods. Experimental results show better performance of the proposed method in terms of higher intrusion detection accuracy and fewer features compared to other similar studies.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
ارائه تکنیک یادگیری چندهسته ای مبتنی بر روش بهینه سازی برای مسئله دسته بندی سیگنال های EEG مبتنی بر تصور حرکتی
یوکابد امیری - حسام عمرانپور
Aligning the Brick and Mortar cosmetic with digital transformation as the right way to overhaul the In-store Experience
Mehrgan Malekpour - Dr Federica Caboni
سیستم تشخیص نفوذ مبتنی برشبکه عصبی کانولوشن برای تشخیص حمله انکارسرویس در اینترنت وسایل نقلیه
زهرا جانفدا - سید امین حسینی سنو
Integration of Electric Vehicles in Smart Grid using Deep Reinforcement Learning
Farkhondeh Kiaee
ارائه یک مدل جهت تخصیص منابع به توابع مجازی شبکه (VNF) باهدف حفظ درجه تعادل بار در شبکه های چند دامنه ای مبتنی بر نرمافزار(multi-SDN)
امین زنداقطاعی - دکتر وحید ستاری نائینی امین زنداقطاعی - وحید ستاری نائینی -
Smart City Standardized Evaluation :Use Case of Mashhad
Dr ُSeyed Mohammadreza Mirsarraf - Dr Alireza Yari - Dr Navid Zohdi - Ali Motevalizadeh
ارائه یک رویکرد معنایی مبتنی بر آنتولوژی به منظور شناسایی تاکتیکهای معماری
احسان شریفی - دکتر احمد عبدالله زاده بارفروش
A Hybrid Method to Reduce the Voltage Consumption in the Spiking Neural Networks
Shaghayegh Mehdizadeh saraj - Seyyed Amir Asghari - Mohammadreza Binesh Marvasti
Using Trust Statements and Ratings by GraphSAGE to Alleviate Cold Start in Recommender Systems
Seyedeh Niusha Motevallian - Dr Seyed Mohammad Hossein Hasheminejad
OENMOP: Loss-Aware 4×4 and 5×5 and Scalable Non‑blocking Optical Switches Designed for Odd-Even Routing Algorithm for Chip-Scale Interconnection Networks
Negin Bagheri Renani - Elham Yaghoubi - Mina Mohammadirad
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2