research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Modified Artificial immune system as Feature Selection
تطوير خوارزمية نظام المناعة الاصطناعي لاستخدامها في اختيار الخصائص

Authors: Jamal H. Assi جمال هلال --- Ahmed T. Sadiq احمد طارق
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 733-738
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Feature selection algorithms play a big role in machine learning applications. There are several feature selection strategies based on metaheuristic algorithms. In this paper a feature selection strategy based on Modified Artificial Immune System (MAIS) has been proposed. The proposed algorithm exploits the advantages of Artificial Immune System AIS to increase the performance and randomization of features. The experimental results based on NSL-KDD dataset, have showed increasing in performance of accuracy compared with other feature selection algorithms (best first search, correlation and information gain).

خوارزميات اختيار الخصائص تلعب دورا كبيرا في تطبيقات تعليم الماكنة . هناك عدة إستراتيجيات في اختيار الخصائص ترتكز على خوارزميات (Metaheuristic). في هذا البحث تم اقتراح إستراتيجية اختيار الخصائص التي تعتمد على انظمة المناعة الاصطناعية المطورة. هذه الخوارزمية المقترحة توضح فوائد استخدام نظام المناعة الاصطناعي لزيادة الكفاءة والعشوائية في الخصائص. النتائج التجريبية التي أعتمدت على قاعدة بيانات (NSL-KDD) تظهر زيادة في دقة الاداء مقارنة مع خوارزميات اختيار الخصائص الاخرى مثل (Best First Search , Correlation and Information Gain).

Keywords

AIS --- feature selection --- NSL-KDD


Article
Developing an Immune Negative Selection Algorithm for Intrusion Detection in NSL-KDD data Set
تطوير خوارزمية الانتقاء السلبي المناعية لكشف التطفل في مجموعة بيانات NSL-KDD

Authors: Mafaz Mohsin Khalil Alanezi مفاز محسن خليل العنزي --- Alaa’ Hazim Jar Allah علاء حازم جار الله
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2016 Volume: 13 Issue: 2 Pages: 278-290
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

With the development of communication technologies for mobile devices and electronic communications, and went to the world of e-government, e-commerce and e-banking. It became necessary to control these activities from exposure to intrusion or misuse and to provide protection to them, so it's important to design powerful and efficient systems-do-this-purpose.It this paper it has been used several varieties of algorithm selection passive immune algorithm selection passive with real values, algorithm selection with passive detectors with a radius fixed, algorithm selection with passive detectors, variable- sized intrusion detection network type misuse where the algorithm generates a set of detectors to distinguish the self-samples. Practical Experiments showed the process to achieve a high rate of detection in the system designer using data NSL-KDD with 12 field without vulnerability to change the radius of the detector or change the number of reagents were obtained as the ratio between detection (0.984, 0.998, 0.999) and the ratio between a false alarm (0.003, 0.002, 0.001). Contrary to the results of experiments conducted on data NSL-KDD with 41 field contact, which affected the rate of detection by changing the radius and the number of the detector as it has been to get the proportion of uncovered between (0.44, 0.824, 0.992) and the percentage of false alarm between (0.5, 0.175, 0.003).

مع تطور تقانات الاتصالات من الاجهزة النقالة والاتصالات الالكترونية, وتوجه العالم الى الحكومات الإلكترونية, والتجارة الإلكترونية, والصيرفة الإلكترونية. لذا أصبح من الضروري مراقبة هذه النشاطات ومنعها من التعرض للتطفل أو إساءة الإستعمال وتوفير الحماية لها, لذا فمن المهم تصميم انظمة قوية وكفوءة تقوم بهذا الغرض. استعمل في هذا البحث عدة اصناف من خوارزمية الانتقاء السلبي المناعية (ذات القيم الحقيقية, خوارزمية الانتقاء السلبي مع كاشفات ذات نصف قطر ثابت, وخوارزمية الانتقاء السلبي مع كاشفات متغيرة الحجم) لكشف التطفل الشبكي من نوع اساءة الاستعمال، حيث تقوم الخوارزمية بتوليد مجموعة من الكاشفات لتمييز عينات الذات. أثبتت التجارب العملية تحقيق نسبة كشف عالية في النظام المصمم باستعمال بيانات NSL-KDD ذات 12 حقلاً من دون التأثر بتغيير نصف قطر الكاشف أو تغيير عدد الكاشفات إذ تم الحصول على نسبة كشف ما بين (0.984, 0.998, 0.999 ) و نسبة انذار كاذب ما بين ((0.003, 0.002, 0.001. على عكس نتائج التجارب العملية التي أُجريت على بيانات NSL-KDD ذات 41 حقل أتصال, التي تأثرت فيها نسبة الكشف بتغيير نصف قطر وعدد الكاشف اذ تم الحصول على نسبة كشف ما بين (0.44, 0.824, 0.992 ) ونسبة انذار كاذب ما بين (0.5, 0.175, 0.003).


Article
Application of Immune Complement Algorithm to NSL-KDD Intrusion Detection Dataset

Authors: Najlaa B. Aldabagh --- Mafaz M. Khalil
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2012 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 109-123
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Many real world problems involve the simultaneous optimization of various and often conflicting objectives. Evolutionary algorithms seem to be the most attractive approaches for this class of problems, because they are usually population based techniques that can find multiple compromise solution in a single run, and they do not require any hypotheses on the objective functions. Among other techniques, in the last decade a new paradigm based on the emulation of the immune system behavior has been proposed. Since the pioneer works, many different implementations have been proposed in literatures.This Paper presents a description of an intrusion detection approach modeled on the basis of three bio-inspired concepts namely, Negative selection, Positive selection and complement system. The Positive selection mechanism of the immune system can detect the attack patterns (nonself), while the Negative selection mechanism of the immune system can delete the Artificial lymphocyte (ALC) which interact with normal patterns (Self). The complement system is a kind of the effecter mechanism, which refers to a series of proteins circulating in the blood and bathing the fluids surrounding tissues. It establishes the idea that only those cells that recognize the antigens are selected to undergo two operators: cleave operator and bind operator are presented, cleave operator cleaves a complement cell into two sub-cells, while bind operator binds two cells together and forms a big cell. To obtain Complement detectors can recognize only the attack patterns from the NSL-KDD dataset.

تَتضمّنُ العديد مِنْ مشاكلِ العالم الحقيقي مسألة تحقيقَ الأمثلية الآنية للأهدافِ المُخْتَلِفةِ والمتعارضةِ في أغلب الأحيان. وتَبْدو الخوارزمياتُ التطوّريةُ من الطرق الأكثر جاذبيةً لهذا الصنفِ مِنْ المشاكلِ، لأنها تقنيات تعتمد على الجيل الذي يمْكِنُه أَنْ يجدَ حلول وسطية متعدّدة في عملية تنفيذ واحدة، وهي لا تتطلّب أية فرضيات على دوال الهدف. من بين التقنياتِ الأخرى، أقترح في العقدِ الأخيرِ مثال جديد مستند على محاكاةِ سلوكِ نظامَ المناعة. وظهرت فيه أعمال رائدةِ، في العديد مِنْ التطبيقاتِ المختلفة.يقدم هذا البحث وصفاً لنظام كشف تطفل على غرار أساس المفاهيمِ الحيوية المستلهمة من النظام المناعي وهي الانتقاء السلبي، الانتقاء الايجابي، والنظام التكميلي. حيث بإمكان ميكانيكية الانتقاء الايجابي كشف أنماط الهجوم(الغير ذاتية)، بينما يكون عمل الانتقاء السلبي حذف الخلايا اللمفية الاصطناعية التي تتفاعل مع الأنماط الطبيعية (الذات). بينما يعتبر النظام التكميلي آلية فاعلة، فهي سلسلة من البروتينات تنتشر في الدمِّ ويَغطّي أنسجةَ السوائلَ المحيطةَ. أساس الفكرةَ هو باختيار فقط تلك الخلايا التي تتَعرف على المُسْتَضّدات للمُرور بعمليتين: عملية التقطيع وعملية الربط، تقوم عملية التقطيع بقطع الخلية التكميلية إلى اثنين من الخلايا الثانويةِ، بينما ترْبط عملية الربط خليتين سوية لتشكيل خلية كبيرة. ليكون الهدف هو الحُصُول على كاشفاتِ التكملةِ يُمْكِنُها أَنْ تتَعرفَ فقط على أنماط الهجومَ من مجموعة بياناتNSL-KDD .

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (2)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)

2012 (1)