Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Resumen de A novel rule generator for intrusion detection based on frequent subgraph mining

Vitali Herrera Semenets, Andres Gago Alonso

  • español

    El desarrollo actual de las tecnologías ha impulsado el uso de servicios de telecomunicaciones. Este hecho implica un aumento en los volúmenes de datos generados en las empresas de telecomunicaciones. Dichos datos requieren ser procesados con el fin de detectar potenciales intrusos o fraudes. Las técnicas de evaluación regla son ampliamente utilizadas en estos contextos de aplicación por su alta efectividad sobre ataques conocidos. La incorporación de un generador automático de reglas en dichas técnicas, permite obtener reglas a partir de grandes volúmenes de datos, lo cual contribuye al trabajo de los analistas de información e incrementa la precisión durante la detección de intrusos. En este trabajo, se presenta un método de generación automática de reglas, que comprende una estrategia basada en el procesamiento de patrones extraídos de un conjunto de entrenamiento y la conformación de reglas de clasificación. Finalmente, nuestra propuesta es evaluada y comparada con respecto a otros clasificadores, alcanzando buenos resultados.

  • English

    The current development of technologies has boosted the use of telecommunication services. This fact brings an increase in the volumes of data generated in telecommunication companies. Such data need to be processed in order to detect potential intruders or fraud. The rule evaluation techniques are widely used in these application contexts due to their high effectiveness over known attacks. The incorporation of an automatic rule generator allows it to obtain rules in large volumes of data, for assisting information analysts; thus, the accuracy of intrusion detection is increased. In this paper, an automatic rule generation method is presented, including a strategy based on processing the patterns extracted from a training set and building classification rules. Finally, our proposal is evaluated and compared regarding other classifiers, achieving good results.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus