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
- Đặc điểm lâm sàng và cận lâm sàng của bệnh nhân hội chứng cổ vai cánh tay do thoái hóa cột sống cổ tại khoa Y học Dân tộc - Bệnh viện Đa khoa Đống Đa
- Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và kết quả điều trị bệnh nhân ung thư bàng quang nông tại Bệnh viện Ung Bướu Hà Nội
- Hiệu quả giảm đau và cải thiện tầm vận động cột sống cổ trong điều trị người bệnh hội chứng cánh tay cổ
- Vai trò của gen trong yếu tố nguy cơ và trong tiến triển bệnh thoái hóa khớp
- Di căn não đơn ổ từ ung thư phổi với biểu hiện giống viêm não : ca lâm sàng và tổng quan tài liệu





