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
- Khoa học và công nghệ phục vụ tăng trưởng xanh, kinh tế tuần hoàn, giảm phát thải khí nhà kính tại Việt Nam
- Máy tính lượng tử, cơ hội và thách thức đối với an toàn an ninh
- Trắc nghiệm thích ứng trên máy tính: Giải pháp mới đánh giá năng lực thí sinh
- Nghiên cứu hóa học về lipid và phát triển các chuỗi sản phẩm từ sinh vật biển Việt Nam
- Ứng dụng mô hình quản trị tinh gọn tích hợp số hóa dịch vụ khám chữa bệnh ngoại trú