tailieunhanh - Tạo luật cho các bức tường lửa sử dụng các kỹ thuật kết hợp dựa trên cây quyết định

Bài viết đề cập đến việc sử dụng các kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình máy học như: Boosting, Bagging, Stacking, Random Forest và Decorate (Diverse Ensemble Creation by Oppositional Relabeling of Artificial Training Examples) để xây dựng các bộ phân lớp kết hợp có chất lượng cao trong việc phát hiện các dấu hiệu tấn công, từ đó tạo ra các luật mới giúp các bức tường lửa ngăn chặn các tấn công chưa từng biết. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI TẠO LUẬT CHO CÁC BỨC TƯỜNG LỬA SỬ DỤNG CÁC KỸ THUẬT KẾT HỢP DỰA TRÊN CÂY QUYẾT ĐỊNH Hoàng Ngọc Thanh1 3 Trần Văn Lăng2 1 Trường Đại học Lạc Hồng 2 Viện Cơ học và Tin học ứng dụng VAST 3 Khoa Công nghệ Thông tin Trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu thanhhn@ langtv@ TÓM TẮT Các bức tường lửa hiện nay hoạt động chủ yếu dựa trên các luật đã được thiết lập trước. Những bức tường lửa này tìm ra sự xâm nhập mạng bằng cách kiểm tra các đặc tính của dữ liệu cần phân tích với các luật đã biết và ngăn chặn nếu phát hiện tấn công. Khi lưu lượng mạng phát triển nhanh chóng việc cập nhật thủ công các luật ngày càng trở nên khó khăn tẻ nhạt và tốn nhiều thời gian. Kể từ đó các phương pháp máy học đã được giới thiệu để giải quyết vấn đề này. Máy học đề cập đến các thuật toán máy tính có khả năng học hỏi từ các mẫu dữ liệu trong quá khứ để nhận ra các mẫu tấn công mới và từ đó tạo ra các luật mới cho các bức tường lửa giúp ngăn chặn các cuộc tấn công mạng ngày càng phong phú đa dạng và không ngừng thay đổi như hiện nay. Bài báo đề cập đến việc sử dụng các kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình máy học như Boosting Bagging Stacking Random Forest và Decorate Diverse Ensemble Creation by Oppositional Relabeling of Artificial Training Examples để xây dựng các bộ phân lớp kết hợp có chất lượng cao trong việc phát hiện các dấu hiệu tấn công từ đó tạo ra các luật mới giúp các bức tường lửa ngăn chặn các tấn công chưa từng biết. Kết quả thử nghiệm thực hiện trên các bộ dữ liệu NSL-KDD bộ dữ liệu được nhiều học giả sử dụng nhất và UNSW-NB bộ dữ liệu hiện đại do Trung tâm An ninh mạng của Úc tạo ra năm 2015 cho thấy các kỹ thuật kết hợp cho kết quả tốt nhất trong đa số các trường hợp khi phát hiện các mẫu tấn công. Từ khóa Máy học Cây quyết định Bức tường lửa Random Forest Boosting Bagging Stacking Decorate. I. GIỚI THIỆU Tấn công mạng

• Quản trị mạng
• Cây quyết định
• Bức tường lửa
• Bộ dữ liệu NSL KDD
• Phương pháp máy học
• Mạng Naïve Bayes
• Khai phá dữ liệu bằng cây quyết định
• Báo cáo thực tập Công nghệ thông tin
• Thuật toán xây dựng cây quyết định
• Chương trình khai phá dữ liệu
• Ưu điểm của cây quyết định
• Kiểu của cây quyết định
• Bài giảng Cây quyết định
• Thuật toán ID3
• Bài giảng Cây quyết định học quy nạp
• Biểu diễn tri thức bằng luật
• Cây quyết định ID3
• Học quy nạp ILA
• Khai mở dữ liệu
• Bài giảng Khai mở dữ liệu
• Phương pháp học cây quyết định
• Decision Tree
• Giải thuật học của cây quyết định
• Cây quyết định nhiều cấp
• Chính sách bảo hiểm
• Quy trình chấp thuận việc sản xuất phần mềm
• Xây dựng cây phân cấp quyết định
• Quá trình thiết kế cây quyết định
• Tạp chí Khoa học và Công nghệ Giao thông
• Mô hình học máy cây quyết định
• Bản đồ dự báo không gian sạt lở đất
• Bản đồ nhạy cảm sạt lở đất
• Thuật toán cây quyết định xen kẽ
• Mô hình sạt lở đất
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Rừng ngẫu nhiên
• Học cây quyết định bằng ID3
• Biểu diễn cây quyết định
• Phân tích định lượng
• Bài giảng phân tích định lượng
• Phân tích định lượng trong kinh doanh
• Phân tích độ nhạy với thông tin
• Cây quyết định với thông tin dự báo
• Quyết định số 41 2013 QĐ UBND
• Bãi bỏ Quyết định số 48 2008 QĐ UBND
• Quản lý sản xuất cây ăn quả
• Kinh doanh giống cây ăn quả
• Giống cây ăn quả lâu năm
• Sản xuất giống cây ăn quả
• Kỹ thuật cây quyết định
• Khai phá dữ liệu
• Kỹ thuật phân lớp dữ liệu
• Thuật toán ID3 xây dựng cây quyết định
• Cây hồi quy
• Tạp chí khoa học
• Cây quyết định mờ
• Khoảng mờ lớn nhất
• Quyết định mờ HAC4
• Quyết định số 29 QĐ TTg
• Số 29 QĐ TTg
• Phê duyệt chương trình phát triển cây bông vải
• Chương trình phát triển cây bông vải
• Chương trình phát triển cây bông vải Việt Nam
• Định hướng phát triển cây bông vải
• Quyết định số 593 QĐ BXD
• Số 593 QĐ BXD
• Công bố dự toán duy trì cây xanh
• Định mức dự toán cây xanh
• Dự toán duy trì cây xanh đô thị
• Duy trì cây xanh đô thị
• Kỹ thuật trồng trọt
• Bệnh ở cây trồng
• Trồng cây cảnh
• Kỹ thuật trồng cây cảnh
• Kinh nghiệm trồng cây cảnh
• Bí quyết trồng cây cảnh
• Quản trị rủi ro
• Bài giảng quản trị rủ ro
• Phương pháp cây quyết định
• phương pháp mô phỏng Monte Carlo
• Nguyên tắc giải cây quyết định
• Kinh tế lượng
• Bài giảng Kinh tế lượng
• Cây ra quyết định
• Cây quyết định một cấp
• Cây quyết định đa cấp
• Ước lượng trị xác suất
• Phân tích Bayes
• Bài giảng Học máy
• Phương pháp học có giám sát
• Học cây quyết định
• Lựa chọn thuộc tính kiểm tra
• Tóm tắt luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ hệ thống thông tin
• Ứng dụng cây quyết định
• Phân loại vay vốn ngân hàng
• Luận văn ứng dụng cây quyết định
• Luận án tiến sĩ khoa học máy tính
• Phân lớp dữ liệu
• Đại số gia tử
• Khoa học máy tính
• Thuộc tính phân lớp
• Đối sánh điểm mờ
• Bài toán phân lớp dữ liệu
• Mô hình cây quyết định
• Mũi nhân tạo
• Cảm biến khí
• Nhận dạng bia
• Mạch vi xử lý
• Decision tree regression
• Bài giảng Cây quyết định trong máy học
• Cây quyết định trong máy học
• Position Salaries
• Tiền xử lý dữ liệu
• Cây quyết định hồi quy
• Quyết định số 36 2014 QĐ UBND
• Giá bồi thường cây trồng
• Quy định giá bồi thường cây trồng
• Ban hành quy định bồi thường cây trồng
• Chi phí di dời mồ mả
• Giá bồi vật nuôi là thủy sản
• Bài giảng Lý thuyết ra quyết định
• Chương 1 Lý thuyết ra quyết định
• Môi trường ra quyết định
• Lý thuyết ra quyết định
• Mô hình Max EMV
• Công nghệ lâm nghiệp
• Sản xuất nông nghiệp
• Dữ liệu năng suất cây trồng
• Điều kiện đất đai