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
- Phát triển lĩnh vực bảo hiểm an ninh mạng góp phần nâng cao năng lực phòng thủ mạng
- Tác động của mô hình bảo mật kế toán điều tra an ninh mạng không giới hạn đến hiệu quả bảo mật dữ liệu cá nhân
- Rủi ro an ninh mạng đối với lĩnh vực kế toán trong bối cảnh chuyển đổi số
- Nâng cao nhận thức về rủi ro an ninh mạng trong lĩnh vực kế toán
- An ninh mạng tại Việt Nam từ năm 2011 đến nay : thực trạng và chính sách