DIDMA: A Distributed Intrusion Detection System Using Mobile Agents
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The widespread proliferation of Internet connections has made current computer networks more vulnerable to intrusions than before. In network intrusions, there may be multiple computing nodes that are attacked by intruders. The evidences of intrusions have to be gathered from all such attacked nodes. An intruder may move between multiple nodes in the network to conceal the origin of attack, or misuse some compromised hosts to launch the attack on other nodes. To detect such intrusion activities spread over the whole network, we present a new intrusion detection system (IDS) called distributed intrusion detection using mobile agents (DIDMA). DIDMA uses a set of software entities called mobile agents that can move from one node to another node within a network, and perform the task of aggregation and correlation of the intrusion related data that it receives from another set of software entities called the static agents. Mobile agents reduce network bandwidth usage by moving data analysis computation to the location of the intrusion data, support heterogeneous plat-forms, and offer a lot of flexibility in creating a distributed IDS. DIDMA utilizes the above-mentioned beneficial features offered by mobile agent technology and addresses some of the issues with centralized IDS models. The detailed architecture and implementation of a prototype of DIDMA are described. It has been tested using some well-known attacks and performances have been corn-pared with centralized IDS models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle