Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer Science: A Feature Selection Model based on Genetic Algorithm for Intrusion Detection

 

A Feature Selection Model based on Genetic Algorithm for Intrusion Detection

Dhuha I. Mahmood*, Sarab M. Hameed

Department of Computer Science, College of Science, University of Baghdad, Baghdad, Iraq

Abstract                                                       

Now days, it is very important to provide a high level of security for huge amount of information transferred in the network to protect them from threats. Due to that, an intrusion detection system (IDS) becomes a required component in terms of computer and network security. One of the biggest challenges for IDS is the high dimensionality of the feature space and how to select the relevant features to distinguish the normal network packet from attack network packet. In this paper, an optimization model based on genetic algorithm (GA) to select the distinguished features for intrusion detection is proposed. Moreover, the Naïve Bayes (NB) classifier is applied to judge the ability of the proposed model to classify normal and attack network packets. The performance of the proposed model is evaluated against information gain algorithm (IG). The experiments on NSL-KDD benchmark dataset reveal the effectiveness of the proposed model to detect attack and normal network packets.

Keywords: Feature Selection, Genetic Algorithm, Intrusion Detection, Naïve Bayes

نموذج اختيار الميزات بالاعتماد على الخوارزمية الجينية لكشف التطفل

ضحى عماد محمود*، سراب مجيد حميد

قسم علوم الحاسبات, كلية العلوم, جامعة بغداد, بغداد, العراق

الخلاصة:

في الوقت الحاضر، من المهم جدا توفير مستوى عال من الأمن لكمية كبيرة من المعلومات المنقولة في الشبكة لحمايتها من التهديدات. نظرا لذلك، اصبح نظام كشف التطفل (IDS) عنصر مطلوب في مجال الحاسوب وأمن الشبكات. واحدة من أكبر التحديات التي تواجه IDS هي الأبعاد العالية من فضاء الميزة وكيفية تحديد الميزات ذات الصلة لتمييز حزمة شبكة طبيعية من حزمة شبكة الهجوم. في هذا البحث، يقترح نموذج امثل على أساس الخوارزمية الجينية (GA) لتحديد السمات المميزة لكشف التطفل. وعلاوة على ذلك، يتم تطبيق المصنف نيف بايز (NB) للحكم على قدرة النموذج المقترح لتصنيف حزم الشبكة الطبيعية والهجوم. تم تقييم أداء النموذج المقترح ضد خوارزمية كسب المعلومات.(IG)  تظهر التجارب على البيانات القياسية NSL-KDD  عن فعالية النموذج المقترح للكشف حزمة شبكة طبيعية والهجومية.




alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.