عناصر مشابهة
Enhancing Supervised Detection Using Decision Tree and Decision Table
| المصدر: | المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
|---|---|
| الناشر: |
الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج9, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2018 |
| الصفحات: | 62 - 76 |
| DOI: | 10.34279/0923-009-002-005 |
| ISSN: | 1994-8638 |
| رقم MD: | 1028889 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | في هذا البحث، مقترح لتحسين الكشف تحت الإشراف (supervised detection) من خلال إنشاء مجموعة تدريب معدلة حسب جزء من خطوات لخوارزمية جدول القرار (Decision table)، ثم تطبيق شجرة القرار (ID3) لإنشاء المصنف القائم على قاعدة (rule-based classifier) يتم استخدام الكشف تحت الإشراف (supervised detection) في تحليل سجل النظام لتحديد السلوك العادي أو السلوك الغير طبيعي ثم يتم حفظ كافة الأحداث غير طبيعية في سجل الأمان لتحليل ID3 شجرة القرار للحد من عدد إيجابية كاذبة. In this paper, the proposal for Enhancing supervised detection by generating a modified training set of segment steps of the decision table algorithms, then apply a decision tree to generate the rule-based classifier. Supervised detection is used in the system log analysis to define normal or abnormal behavior and then save all abnormal events in the security log for analysis of decision tree ID3 to reduce the number of false positive. |
|---|
