Sử dụng kiểm định giả thuyết Bayes và Neymanpearson cho bộ tự mã hóa để phát hiện bất thường trong an ninh mạng
Tác giả: Nguyễn Văn Anh Tuấn, Đinh Hoàng Hải Đăng, Trần Nam Bá, Nguyễn Thị Thanh Hòa, Trịnh Thị Bảo Bảo
Số trang:
Tr. 46-58
Số phát hành:
Số 61 - Tháng 01
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bộ tự mã hóa, kiểm định giả thuyết Bayes, kiểm định giả thuyết, an ninh mạng
Tóm tắt:
Bộ tự mã hóa là một mô hình học không giám sát trong đó các tham số được điều chỉnh để vector đầu ra gần giống nhất với vector đầu vào. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng bộ tự mã hóa để phát hiện các kết nối bất thường trong mạng Internet. Mức lỗi tái tạo khi sử dụng bộ tự mã hoá sẽ được sử dụng để phân lớp kết nối thành kết nối bình thường và kết nối bất thường. Chúng tôi trình bày ba phương pháp phân lớp độ lỗi tái tạo: phân lớp sử dụng một ngưỡng cho trước, phân lớp theo kiểm định giả thuyết Bayes và phân lớp theo kiểm định giả thuyết Neyman-Pearson. Độ chính xác trung bình đạt được trên ba phương pháp là 96.65 ± 0.98% trên bộ dữ liệu NSL KDD.
Tạp chí liên quan
- Đánh giá hiệu quả kỹ thuật CNV-seq trong chẩn đoán trước sinh các bất thường nhiễm sắc thể ở thai nhi tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Đánh giá kết quả hồi phục chức năng vận động cho người bệnh đột quỵ não tại Bệnh viện Điều dưỡng Phục hồi chức năng Trung ương năm 2023
- Đánh giá giá trị xét nghiệm HPV, tế bào học và đồng sàng lọc trong tầm soát ung thư cổ tử cung
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng của người bệnh viêm gan vi rút E điều trị tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới Trung ương trong năm 2023
- Giá trị của xét nghiệm Xpert MTB/RIF chẩn đoán lao phổi trong mẫu dịch rửa phế quản phế nang tại bệnh viện Đa khoa Đồng Nai





