DSpace           
 

Research at Burgas Free University >
Издания на БСУ от международни конференции / Collection of Papers of BFU from International Conferences >
2013 >
„Знанието – източник на иновации” >

Моля, използвайте този идентификатор за цитиране или линк към този публикация: http://research.bfu.bg:8080/jspui/handle/123456789/492

Заглавие: Classification tree and Kullback - Leibler distance - based anomaly intrusion detection approach
Автори: Nikolova, Evgeniya
Jecheva, Veselina
Ключови Думи: Intrusion Detection
Anomaly Based IDS
Classification Trees
Relative entropy
Дата на Публикуване: 2013
Издател: Burgas Free University, 62, San Stefano Str., 8001 Burgas, Bulgaria
Цитиране: International Research Conference “Knowledge - traditions, innovations, perspectives”, Burgas 14-15 June 2013
Серия/Отчет но.: BFU_MK_2013_OTT;str-160
Резюме: In recent years anomaly detection has become an important area for both commercial interests as well as academic research. The intrusion detection process attempts to detect malicious attacks by examining various data collected during processes on the protected system. The present paper proposed an adaptive approach of anomaly based intrusion detection which is grounded on classification trees and relative entropy. The major results of the implemented simulation experiments are presented and discussed as well.
Описание: International research conference 2013
URI: http://research.bfu.bg:8080/jspui/handle/123456789/492
ISBN: 978-954-9370-99-7
Показва се в Колекции:„Знанието – източник на иновации”

Файлове в Този Публикация:

Файл Описание РазмерФормат
BFU_MK_2013_Nikolova_Jecheva.pdf440,22 kBAdobe PDFИзглед/Отваряне
Разглеждане на Статистики

Публикацияте в DSpace са защитени с авторско право, с всички права запазени, освен ако не е указно друго.

 

Valid XHTML 1.0! DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Обратна Връзка