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
- Kiến thức về đột quỵ não cấp của người nhà người bệnh và một số yếu tố liên quan tại Bệnh viện Lão khoa Trung ương năm 2025
- Hoạt động quản lý điều trị ngoại trú người bệnh đái tháo đường type 2 và một số yếu tố ảnh hưởng tại Trung tâm Y tế thành phố Mỹ Tho năm 2025
- Tỷ lệ tử vong và một số yếu tố liên quan ở người bệnh tăng áp động mạch phổi do bệnh lý van tim bên trái
- Khảo sát sức căng dọc thất trái bằng siêu âm đánh dấu mô cơ tim ở người bệnh lupus ban đỏ hệ thống
- Khảo sát nhận thức của điều dưỡng chăm sóc về sử dụng quy trình điều dưỡng tại các khoa lâm sàng Bệnh viện quận 11 năm 2024