A Comparative Analysis of Intelligent Techniques for Detecting Anomalous Internet Traffic
| dc.contributor.author | ABDULRAHMAN SHAHEEN | |
| dc.date | 2010 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T04:53:47Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T04:53:47Z | |
| dc.degree.department | College of Computer Science and Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | يبقى الكشف عن الهجمات الجديدة والمستحدثة المتنوعة على شبكة الإنترنت مسألة مثيرة للقلق بالنسبة للباحثين في مجال الأمن على مر السنين. وقد عززت أوجه التقدم في مجال أداء الحوسبة، من حيث قوة المعالجة والتخزين، وقدرتها على استضافة الخوارزميات الذكية الكثيفة الاستخدام للموارد، للكشف هذه الهجمات الجديدة، في الوقت المناسب. وكجزء من هذه الرسالة، قمنا بدراسة وتحليل أداء اثنين من خوارزميات التعلم الآلي، وهي واحدة متوسط التبعية المقدرون (AODE) وشبكات Abductive (GMDH) ، عند تنفيذها كجزء من نظام لكشف التسلل الى الأنظمة الحاسوبية ، وللكشف عن الهجمات المستحدثة على شبكة الإنترنت. وفي النهاية تم مقارنة نتائج المحاكاة التي حصل عليها وتحليلها بناء على مجموعة من مقاييس الأداء. | |
| dc.identifier.other | 3438 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/1541 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | A Comparative Analysis of Intelligent Techniques for Detecting Anomalous Internet Traffic | |
| dc.type | Thesis |