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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m16.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Repositóriosid.inpe.br/marciana/2004/12.03.10.53
Última Atualização2004:12.03.02.00.00 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/marciana/2004/12.03.10.53.41
Última Atualização dos Metadados2021:02.11.21.05.06 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-11626-PRE/7007
Chave de CitaçãoSilvaSantSilvMont:2004:NeNeAp
TítuloA neural network application for attack detection in computer networks.
FormatoPapel
Ano2004
Data de Acesso01 maio 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho199 KiB
2. Contextualização
Autor1 Silva, Lília de Sá
2 Santos, Adriana Cristina Ferrari dos
3 Silva, José Demísio Simões da
4 Montes, Antonio
Identificador de Curriculo1 8JMKD3MGP5W/3C9JHLT
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHH2
Grupo1 DSS-INPE-MCT-BR
2 LAC-INPE-MCT-BR
Nome do EventoInternational Joint Conference on Neural Networks, (IJCNN).
Localização do EventoHungria
Data25 a 29 de julho
Editora (Publisher)INPE
Páginas6
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2004-12-03 13:18:17 :: jefferson -> administrator ::
2021-02-11 21:05:06 :: administrator -> marciana :: 2004
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveDetecção de intrusão
detecção por assinatura
segurança em redes
redes neurais
hamming net
ResumoAbstract – This work presents a network intrusion detection method, created to identify and classify illegitimate information in TCP/IP packet payload based on the Snort signature set that represents possible attacks to a network. For this development a type of neural network named Hamming Net was used. The choice of this network is based on the interest to investigate its adequacy to classify network events in real-time, due to is capability to learn faster than other neural network models, such as, multilayer perceptrons with backpropagation and Kohonen maps. A Hamming Net does not require exhaustive training to learn. TCP/IP packet payloads were used as input pattern to the Hamming Net and Snort signature as exemplar patterns. The challenges faced to model the input and exemplar data and the strategies adopted to capture and scan relevant data in TCP/IP packets and in Snort signatures are described in this paper. In addition, the application architecture, the processing stages and some test results are presented.
ÁreaETES
Arranjo 1urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > A neural network...
Arranjo 2urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSS > A neural network...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreementnão têm arquivos
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/sid.inpe.br/marciana/2004/12.03.10.53
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/sid.inpe.br/marciana/2004/12.03.10.53
Idiomaen
Arquivo AlvoLilia 1572_ijcnn2004.PDF
Grupo de Usuáriosadministrator
jefferson
Visibilidadeshown
Detentor da CópiaSID/SCD
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
8JMKD3MGPCW/446B2HE
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/02.11.21.02 3
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40
6. Notas
Campos Vaziosaffiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage doi e-mailaddress edition editor electronicmailaddress identifier isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)marciana
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