TAILIEUCHUNG - Evaluating effectiveness of ensemble classifiers when detecting fuzzers attacks on the UNSW-NB15 dataset

The UNSW-NB15 dataset was created by the Australian Cyber Security Centre in 2015 by using the IXIA tool to extract normal behaviors and modern attacks, it includes normal data and 9 types of attacks with 49 features. Previous research results show that the detection of Fuzzers attacks in this dataset gives the lowest classification quality. This paper analyzes and evaluates the performance of using known ensemble techniques such as Bagging, AdaBoost, Stacking, Decorate, Random Forest and Voting to detect FUZZERS attacks on UNSW-NB15 dataset to create models. The experimental results show that the AdaBoost technique with the component classifiers using decision tree for the best classification quality with F − Measure is compared to , which is the best result by using single classifiers and by using the Random Forest technique. | Evaluating effectiveness of ensemble classifiers when detecting fuzzers attacks on the UNSW-NB15 dataset

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.