DETECCIÓN DE INTRUSOS MEDIANTE SELECCIÓN DE CARACTERÍSTICAS E HIBRIDACIÓN
ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN NB-KNN
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Hoy en día es muy importante mantener un alto nivel de seguridad para garantizar una comunicación segura y fiable de la información entre varias organizaciones. Sin embargo, la comunicación segura de datos a través de Internet y de cualquier otra red está siempre bajo la amenaza de intrusiones y usos indebidos. Sin duda, se utiliza una amplia gama de tecnologías de seguridad, como el cifrado de la información, el control de acceso y la prevención de intrusiones, para proteger los sistemas basados en la red, pero todavía hay muchas intrusiones no detectadas.Este proyecto presenta una ...
Hoy en día es muy importante mantener un alto nivel de seguridad para garantizar una comunicación segura y fiable de la información entre varias organizaciones. Sin embargo, la comunicación segura de datos a través de Internet y de cualquier otra red está siempre bajo la amenaza de intrusiones y usos indebidos. Sin duda, se utiliza una amplia gama de tecnologías de seguridad, como el cifrado de la información, el control de acceso y la prevención de intrusiones, para proteger los sistemas basados en la red, pero todavía hay muchas intrusiones no detectadas.Este proyecto presenta una visión general de la detección de intrusiones y un algoritmo de clasificación híbrido basado en naïve baye y K Nearest neighbour. El conjunto de datos se pasa primero por el baye ingenuo para su clasificación, generando las probabilidades previas y condicionales para cada ejemplo del conjunto de datos. Si hay una clasificación errónea, el ejemplo se pasa al KNN, que clasifica la vecindad del ejemplo y los ejemplos resultantes se ponderan utilizando la similitud de cada vecino del ejemplo, si el Sim(X,Dj) es igual a 1, entonces X es normal; de lo contrario, el algoritmo encuentra el K Sim(X,Dj) más grande y lo comprueba con un criterio de parada (umbral).
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