Detail publikace

Convergence Optimization of Backpropagation Artificial Neural Network Used for Dichotomous Classification of Intrusion Detection Dataset

HOMOLIAK, I.; BREITENBACHER, D.; HANÁČEK, P. Convergence Optimization of Backpropagation Artificial Neural Network Used for Dichotomous Classification of Intrusion Detection Dataset. Journal of Computers, 2017, vol. 12, no. 2, p. 143-155. ISSN: 1796-203X.
Název česky
Optimalizace konvergence neuronové sítě Backpropagation aplikovaná na dichotomickou klasifikaci síťových průniku
Typ
článek v časopise
Jazyk
anglicky
Autoři
Homoliak Ivan, Ing., Ph.D. (UITS)
Breitenbacher Dominik, Ing.
Hanáček Petr, doc. Dr. Ing. (UITS)
URL
Klíčová slova

artificial neural network, backpropagation, data mining, intrusion detection

Abstrakt

Práce se zabývá optimalizací konvergence neuronové sítě trénováné algoritmem backpropagation. Jako vstupní dataset je využit NSL-KDD 1999, který je zaměřen na síťové průniky zranitelných služeb ale i jiné typy útoků. Nejlepší výsledky jsou dosahovány s využitím stratifikovaného vzorkování a simulovaného žíhání v procesu trénování. V porovnání s prací publikující NSL-KDD 1999 jsou dosahovány lepší výsledky úspěšnosti klasifikace o 4.5%.

Rok
2017
Strany
143–155
Časopis
Journal of Computers, roč. 12, č. 2, ISSN 1796-203X
DOI
10.17706/jcp.12.2.143-155
UT WoS
000384404900006
BibTeX 
@article{BUT133490,
  author="Ivan {Homoliak} and Dominik {Breitenbacher} and Petr {Hanáček}",
  title="Convergence Optimization of Backpropagation Artificial Neural Network Used for Dichotomous Classification of Intrusion Detection Dataset",
  journal="Journal of Computers",
  year="2017",
  volume="12",
  number="2",
  pages="143--155",
  doi="10.17706/jcp.12.2.143-155",
  issn="1796-203X",
  url="http://www.jcomputers.us/vol12/jcp1202-06.pdf"
}
Nahoru