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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 3,463 - 3,467 (5page)
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In this paper, a class association rule mining approach based on Genetic Network Programming(GNP) for detecting network intrusion combining misuse detection and anomaly detection is proposed. The proposed approach is an extension of the intrusion detection approach using GNP, so it can detectand distinguish normal, known in trusion and unknown intrusion. The simulation result shows that the detection rate is improved compared with traditional intrusion detection approach, and normal, known intrusion and unknown intrusion are distinguished with high accuracy.
목차
Abstract
1.INTRODUCTION
2.GENETIC NETWORK PROGRAMMING
3.GNP-BASED CLASS ASSOCIATION RULE MINING
4.CLASSIFICATION
5.SIMULATION
6.CONCLUSION
REFERENCES
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