دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یک سیستم تشخیص ناهنجاری بر اساس ویژگی های متغیر N-gram و یک کلاس SVM - 2017
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی امنیت رایگان
  • An anomaly detection system based on variable N-gram features and one-class SVM An anomaly detection system based on variable N-gram features and one-class SVM
    An anomaly detection system based on variable N-gram features and one-class SVM

    دسته بندی:

    امنیت - Security


    سال انتشار:

    2017


    عنوان انگلیسی مقاله:

    An anomaly detection system based on variable N-gram features and one-class SVM


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یک سیستم تشخیص ناهنجاری بر اساس ویژگی های متغیر N-gram و یک کلاس SVM


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information and Software Technology, Corrected proof. doi:10.1016/j.infsof.2017.07.009


    نویسنده:

    Wael Khreich , Babak Khosravifar , Abdelwahab Hamou-Lhadj , Chamseddine Talhi


    چکیده انگلیسی:

    Article history:Received 3 July 2016Revised 9 June 2017Accepted 21 July 2017 Available online xxxKeywords:Software securityAnomaly detection systems Intrusion detection and prevention Feature extractionTracing System callsContext: Run-time detection of system anomalies at the host level remains a challenging task. Existing techniques suffer from high rates of false alarms, hindering large-scale deployment of anomaly detection techniques in commercial settings.Objective: To reduce the false alarm rate, we present a new anomaly detection system based on a novel feature extraction technique, which combines the frequency with the temporal information from system call traces, and on one-class support vector machine (OC-SVM) detector.Method: The proposed feature extraction approach starts by segmenting the system call traces into mul- tiple n-grams of variable length and mapping them to fixed-size sparse feature vectors, which are then used to train OC-SVM detectors.Results: The results achieved on a real-world system call dataset show that our feature vectors with up to 6-grams outperform the term vector models (using the most common weighting schemes) pro- posed in related work. More importantly, our anomaly detection system using OC-SVM with a Gaussian kernel, trained on our feature vectors, achieves a higher-level of detection accuracy (with a lower false alarm rate) than that achieved by Markovian and n-gram based models as well as by the state-of-the-art anomaly detection techniques.Conclusion: The proposed feature extraction approach from traces of events provides new and general data representations that are suitable for training standard one-class machine learning algorithms, while preserving the temporal dependencies among these events.© 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
    Keywords: Software security | Anomaly detection systems | Intrusion detection and prevention | Feature extraction | Tracing | System calls


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12
    حجم فایل: 804 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 8035 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 8035 :::::::: افراد آنلاین: 90