اكتشاف التطفل في شبكات الانترنيت باستخدام التعلم الآلي: دراسة مقارنة
الشريط الجانبي للمقالة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في الاونة الاخيرة زيادة استخدام الإنترنت، ادى الى زيادة العديد من انواع الهجمات على الشبكة. ونتيجة لذلك، هناك حاجة إلى نظام قوي وفعال لكشف التطفل على الشبكة لتعزيز دفاعها وأدائها. ويظل هدف نظام كشف التطفل هو مراقبة وتحليل عملية النظام بحثًا عن أعمال خبيثة محتملة يرتكبها المتسللون. ونتيجة لذلك، تم في هذا البحث اجراء العديد من المراجعات حول مثل هذه الموضوعات، لكن معظم هذه الدراسات لم تكن شاملة. في هذا البحث، تم انشاء نظامًا لكشف التطفل قائمًا على التعلم الآلي وتم استخدام مجموعة قوية ومتقاربة من طرق اختيار السمات مع المصنفات باستخدام مراجعة المجموعة، وتحليل طرق اختيار السمات المشتركة مع الوظائف. تستخرج الدراسة السمات المهمة من المتغيرات المستمرة من خلال تطبيق طرق اختيار السمات لتوليد مجموعة متغيرات مهمة ونظام كشف التطفل. تم التحقق من بيانات KDD مرتين للحصول على نتائج من هذه العملية. أظهرت نتائج الأداء بوضوح أن خوارزمية (K-NN) تتفوق على المصنفات الأخرى. ولوحظ أيضًا أن استخدام تقنيات اختيار السمات بناءً على نسبة اكتساب المعلومات يعد أمرًا مفضلًا مقارنة بالميزات الأخرى.
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.