Leistungsstudie von Eindringlingserkennungs-systemen

Informationssicherheit ist in den letzten zehn Jahren aufgrund der weiten Verbreitung von Netzwerken und des Internets, die als unsichere Übertragungsmedien gelten, zu einem wichtigen Thema geworden. Aus dieser Sicht konzentrieren die Sicherheitsteilnehmer ihre Bemühungen darauf, die beste Methode zur Umsetzung der Informationssicherheit bereitzustellen. Eine dieser Methoden ist das Eindringlingserkennungssystem (IDS). IDS ist eine Software mit den Funktionen zum Erkennen, Identifizieren und Reagieren auf nicht autorisierte oder abnormale Aktivitäten in einem Zielsystem. Das IDS wird von Organisationen eingesetzt, um wertvolle Informationsressourcen (Informationswerte) zu schützen. Leider weist das IDS einige Fehler auf, die sich negativ auf die Sicherheit der Organisation auswirken. In dieser Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) zur Implementierung verschiedener Arten von Eindringlingserkennungssystemen und zur Verbesserung seiner Leistung durch Verringerung der Fehler und Erhöhung der Klassifizierungs- und Erkennungsraten eingesetzt.

Autorentext

Fadwa Abdul-Bari Awn, maîtrise en technologie de l'information, université d'Aden, 2014 ; licence en technologie de l'information, université d'Aden, 2007. Enseignante expérimentée à l'université d'Aden, faculté d'ingénierie, département informatique.