Published November 27, 2013
| Version v1
Publication
Open
Intelligent feature selection and classification techniques for intrusion detection in networks: a survey
Creators
- 1. Anna University, Chennai
Description
Rapid growth in the Internet usage and diverse military applications have led researchers to think of intelligent systems that can assist the users and applications in getting the services by delivering required quality of service in networks. Some kinds of intelligent techniques are appropriate for providing security in communication pertaining to distributed environments such as mobile computing, e-commerce, telecommunication, and network management. In this paper, a survey on intelligent techniques for feature selection and classification for intrusion detection in networks based on intelligent software agents, neural networks, genetic algorithms, neuro-genetic algorithms, fuzzy techniques, rough sets, and particle swarm intelligence has been proposed. These techniques have been useful for effectively identifying and preventing network intrusions in order to provide security to the Internet and to enhance the quality of service. In addition to the survey on existing intelligent techniques for intrusion detection systems, two new algorithms namely intelligent rule-based attribute selection algorithm for effective feature selection and intelligent rule-based enhanced multiclass support vector machine have been proposed in this paper.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
دفع النمو السريع في استخدام الإنترنت والتطبيقات العسكرية المتنوعة الباحثين إلى التفكير في أنظمة ذكية يمكن أن تساعد المستخدمين والتطبيقات في الحصول على الخدمات من خلال تقديم الجودة المطلوبة من الخدمة في الشبكات. بعض أنواع التقنيات الذكية مناسبة لتوفير الأمن في الاتصالات المتعلقة بالبيئات الموزعة مثل الحوسبة المتنقلة والتجارة الإلكترونية والاتصالات السلكية واللاسلكية وإدارة الشبكات. في هذه الورقة، تم اقتراح دراسة استقصائية حول التقنيات الذكية لاختيار الميزات وتصنيفها للكشف عن التسلل في الشبكات بناءً على عوامل البرمجيات الذكية والشبكات العصبية والخوارزميات الوراثية والخوارزميات الوراثية العصبية والتقنيات الغامضة والمجموعات الخام وذكاء سرب الجسيمات. كانت هذه التقنيات مفيدة لتحديد ومنع اختراق الشبكة بشكل فعال من أجل توفير الأمن للإنترنت وتعزيز جودة الخدمة. بالإضافة إلى المسح حول التقنيات الذكية الحالية لأنظمة الكشف عن التسلل، تم اقتراح خوارزميتين جديدتين هما خوارزمية اختيار السمات الذكية القائمة على القواعد من أجل الاختيار الفعال للميزات وآلة ناقلات الدعم الذكية المحسنة متعددة الطبقات القائمة على القواعد في هذه الورقة.Translated Description (French)
La croissance rapide de l'utilisation d'Internet et la diversité des applications militaires ont conduit les chercheurs à penser à des systèmes intelligents qui peuvent aider les utilisateurs et les applications à obtenir les services en fournissant la qualité de service requise dans les réseaux. Certains types de techniques intelligentes sont appropriés pour assurer la sécurité des communications relatives aux environnements distribués tels que l'informatique mobile, le commerce électronique, les télécommunications et la gestion de réseau. Dans cet article, une enquête sur les techniques intelligentes de sélection et de classification des caractéristiques pour la détection d'intrusion dans les réseaux basés sur des agents logiciels intelligents, des réseaux neuronaux, des algorithmes génétiques, des algorithmes neurogénétiques, des techniques floues, des ensembles rugueux et l'intelligence des essaims de particules a été proposée. Ces techniques ont été utiles pour identifier et prévenir efficacement les intrusions réseau afin d'assurer la sécurité d'Internet et d'améliorer la qualité de service. En plus de l'enquête sur les techniques intelligentes existantes pour les systèmes de détection d'intrusion, deux nouveaux algorithmes, à savoir un algorithme de sélection d'attributs intelligent basé sur des règles pour une sélection efficace des caractéristiques et une machine vectorielle multi-classe améliorée intelligente basée sur des règles, ont été proposés dans cet article.Translated Description (Spanish)
El rápido crecimiento en el uso de Internet y las diversas aplicaciones militares han llevado a los investigadores a pensar en sistemas inteligentes que puedan ayudar a los usuarios y aplicaciones a obtener los servicios mediante la entrega de la calidad de servicio requerida en las redes. Algunos tipos de técnicas inteligentes son apropiadas para proporcionar seguridad en la comunicación relacionada con entornos distribuidos, como la informática móvil, el comercio electrónico, las telecomunicaciones y la gestión de redes. En este artículo, se ha propuesto una encuesta sobre técnicas inteligentes para la selección y clasificación de características para la detección de intrusiones en redes basadas en agentes de software inteligentes, redes neuronales, algoritmos genéticos, algoritmos neurogenéticos, técnicas difusas, conjuntos aproximados e inteligencia de enjambre de partículas. Estas técnicas han sido útiles para identificar y prevenir eficazmente las intrusiones en la red con el fin de proporcionar seguridad a Internet y mejorar la calidad del servicio. Además de la encuesta sobre las técnicas inteligentes existentes para los sistemas de detección de intrusiones, en este documento se han propuesto dos nuevos algoritmos, a saber, un algoritmo inteligente de selección de atributos basado en reglas para una selección efectiva de características y una máquina vectorial inteligente de soporte multiclase mejorada basada en reglas.Files
1687-1499-2013-271.pdf
Files
(1.1 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:ffb965774183339438d9897e98653ead
|
1.1 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقنيات اختيار وتصنيف الميزات الذكية للكشف عن التسلل في الشبكات: مسح
- Translated title (French)
- Techniques intelligentes de sélection et de classification des fonctionnalités pour la détection des intrusions dans les réseaux : une enquête
- Translated title (Spanish)
- Técnicas inteligentes de selección y clasificación de características para la detección de intrusiones en redes: una encuesta
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2156612354
- DOI
- 10.1186/1687-1499-2013-271
References
- https://openalex.org/W1493971325
- https://openalex.org/W1975586526
- https://openalex.org/W1978779053
- https://openalex.org/W2002900768
- https://openalex.org/W2006252838
- https://openalex.org/W2008069608
- https://openalex.org/W2017337590
- https://openalex.org/W2050672458
- https://openalex.org/W2071510428
- https://openalex.org/W2076384720
- https://openalex.org/W2079858331
- https://openalex.org/W2083765161
- https://openalex.org/W2098066930
- https://openalex.org/W2103806672
- https://openalex.org/W2105112750
- https://openalex.org/W2105779206
- https://openalex.org/W2117613928
- https://openalex.org/W2117847370
- https://openalex.org/W2127835038
- https://openalex.org/W2129827899
- https://openalex.org/W2131970275
- https://openalex.org/W2132024520
- https://openalex.org/W2137560901
- https://openalex.org/W2139733965
- https://openalex.org/W2145710211
- https://openalex.org/W2149772057
- https://openalex.org/W2155983555
- https://openalex.org/W2161919332
- https://openalex.org/W2243505127
- https://openalex.org/W2396561701
- https://openalex.org/W2527425348
- https://openalex.org/W2953965357
- https://openalex.org/W3023540311
- https://openalex.org/W4205699531
- https://openalex.org/W4230946174
- https://openalex.org/W4285719527