Consapevolezza delle intrusioni di rete mediante fusione di dati e classificazione SVM
Uno studio sul miglioramento della sicurezza informatica attraverso l'analisi integrata e le tecniche di machine learning
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La consapevolezza delle intrusioni di rete è un fattore importante per l'analisi dei rischi della sicurezza di rete. Nell'ultimo decennio sono disponibili diversi metodi e strutture per il rilevamento delle intrusioni e l'allerta della sicurezza. Alcuni metodi si basano sul processo di scoperta della conoscenza e altri sulla rete neurale. Questi modelli completi prendono decisioni basate su regole per la generazione di avvisi di sicurezza. In questa tesi abbiamo proposto un metodo innovativo per la consapevolezza delle intrusioni utilizzando la fusione dei dati e la classificazione SVM. La fu...
La consapevolezza delle intrusioni di rete è un fattore importante per l'analisi dei rischi della sicurezza di rete. Nell'ultimo decennio sono disponibili diversi metodi e strutture per il rilevamento delle intrusioni e l'allerta della sicurezza. Alcuni metodi si basano sul processo di scoperta della conoscenza e altri sulla rete neurale. Questi modelli completi prendono decisioni basate su regole per la generazione di avvisi di sicurezza. In questa tesi abbiamo proposto un metodo innovativo per la consapevolezza delle intrusioni utilizzando la fusione dei dati e la classificazione SVM. La fusione dei dati lavora sulle distorsioni della raccolta delle caratteristiche dell'evento. La macchina vettoriale di supporto è un superclassificatore di dati. Ora abbiamo utilizzato SVM per il rilevamento di elementi chiusi di una tecnica basata sulle regole.
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