Chandra Prakash Bhargava

Das Enhanced Intrusion Detection System utilizing a Hybrid Machine Learning Approach ist ein Sicherheitssystem, das eine Kombination von Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzt, um unbefugten Zugang zu Computernetzwerken zu erkennen und zu verhindern. Das System analysiert die Muster des Netzwerkverkehrs und berwacht das Benutzerverhalten, um potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Durch den Einsatz eines hybriden maschinellen Lernansatzes soll das System seine F higkeit zur Erkennung und Verhinderung von Cyberangriffen verbessern und damit letztlich die Netzwerksicherheit erh hen.

Le syst me am lior de d tection des intrusions utilisant une approche hybride d'apprentissage automatique est un syst me de s curit qui exploite une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique pour d tecter et emp cher l'acc s non autoris aux r seaux informatiques. Le syst me analyse les sch mas de trafic du r seau et surveille le comportement des utilisateurs afin d'identifier les menaces potentielles. En utilisant une approche hybride d'apprentissage automatique, le syst me est con u pour am liorer sa capacit d tecter et pr venir les cyberattaques, renfor ant ainsi la s curit du r seau.

O Enhanced Intrusion Detection System que utiliza uma abordagem h brida de aprendizagem autom tica um sistema de seguran a que utiliza uma combina o de algoritmos de aprendizagem autom tica para detectar e impedir o acesso n o autorizado a redes inform ticas. O sistema analisa os padr es de tr fego da rede e monitoriza o comportamento dos utilizadores para identificar potenciais amea as. Ao utilizar uma abordagem h brida de aprendizagem autom tica, o sistema foi concebido para melhorar a sua capacidade de detec o e preven o de ciberataques, melhorando, em ltima an lise, a seguran a da rede.

L'Enhanced Intrusion Detection System utilizing a Hybrid Machine Learning Approach un sistema di sicurezza che sfrutta una combinazione di algoritmi di apprendimento automatico per rilevare e prevenire gli accessi non autorizzati alle reti informatiche. Il sistema analizza i modelli di traffico di rete e monitora il comportamento degli utenti per identificare potenziali minacce. Utilizzando un approccio ibrido di apprendimento automatico, il sistema progettato per migliorare la sua capacit di rilevare e prevenire gli attacchi informatici, migliorando in ultima analisi la sicurezza della rete.

The Enhanced Intrusion Detection System utilizing a Hybrid Machine Learning Approach is a security system that leverages a combination of machine learning algorithms to detect and prevent unauthorized access to computer networks. The system analyzes network traffic patterns and monitors user behavior to identify potential threats. By using a hybrid machine learning approach, the system is designed to improve its ability to detect and prevent cyber attacks, ultimately enhancing network security.

A detec o de intrus es na rede um factor importante para a an lise de risco da seguran a da rede. Na ltima d cada, est o dispon veis diferentes m todos e quadros para a detec o de intrus es e o alerta de seguran a. V rios m todos baseiam-se no processo de descoberta de conhecimentos e alguns quadros baseiam-se em redes neuronais. Estes modelos completos tomam decis es baseadas em regras para a gera o de alertas de seguran a. Nesta disserta o, propusemos um novo m todo para a detec o de intrus es utilizando a fus o de dados e a classifica o SVM. A fus o de dados funciona com base nos enviesamentos da recolha de caracter sticas de ocorr ncia. A m quina de vectores de suporte um super classificador de dados. Agora usamos SVM para a detec o de itens fechados da t cnica baseada em regras.

Network intrusion awareness is important factor for risk analysis of network security. In the recent decade different method and framework are available for intrusion detection and security alertness. A number of method based on knowledge discovery process and some framework based on neural network. These complete model take rule based decision for the generation of security alerts. In this dissertation we proposed a novel method for intrusion awareness using data fusion and SVM classification. The data fusion work on the biases of features gathering of occurrence. Support vector machine is super classifier of data. Now we used SVM for the detection of closed item of ruled based technique.

Die Erkennung von Netzwerkeinbr chen ist ein wichtiger Faktor f r die Risikoanalyse der Netzwerksicherheit. In den letzten zehn Jahren wurden verschiedene Methoden und Rahmenwerke f r die Erkennung von Eindringlingen und die Sicherheitswarnung entwickelt. Eine Reihe von Methoden basiert auf einem Wissensfindungsprozess und einige Rahmenwerke basieren auf einem neuronalen Netzwerk. Diese vollst ndigen Modelle treffen regelbasierte Entscheidungen f r die Generierung von Sicherheitswarnungen. In dieser Dissertation haben wir eine neuartige Methode zur Erkennung von Eindringlingen mittels Datenfusion und SVM-Klassifizierung vorgeschlagen. Die Datenfusion arbeitet mit den Verzerrungen der Merkmale, die beim Auftreten gesammelt werden. Support Vector Machine ist ein Superklassifikator f r Daten. Jetzt haben wir SVM f r die Erkennung von geschlossenen Elementen der regelbasierten Technik verwendet.

La connaissance des intrusions dans les r seaux est un facteur important pour l'analyse des risques li s la s curit des r seaux. Au cours de la derni re d cennie, diff rentes m thodes et structures ont t mises au point pour la d tection des intrusions et la vigilance en mati re de s curit . Un certain nombre de m thodes sont bas es sur le processus de d couverte des connaissances et certains cadres sont bas s sur les r seaux neuronaux. Ces mod les complets prennent des d cisions bas es sur des r gles pour la g n ration d'alertes de s curit . Dans cette th se, nous avons propos une nouvelle m thode de d tection des intrusions utilisant la fusion de donn es et la classification SVM. La fusion de donn es travaille sur les biais de la collecte des caract ristiques de l'occurrence. La machine vecteur de support est un super classificateur de donn es. Nous avons utilis le SVM pour la d tection des l ments ferm s de la technique bas e sur les r gles.

La consapevolezza delle intrusioni di rete un fattore importante per l'analisi dei rischi della sicurezza di rete. Nell'ultimo decennio sono disponibili diversi metodi e strutture per il rilevamento delle intrusioni e l'allerta della sicurezza. Alcuni metodi si basano sul processo di scoperta della conoscenza e altri sulla rete neurale. Questi modelli completi prendono decisioni basate su regole per la generazione di avvisi di sicurezza. In questa tesi abbiamo proposto un metodo innovativo per la consapevolezza delle intrusioni utilizzando la fusione dei dati e la classificazione SVM. La fusione dei dati lavora sulle distorsioni della raccolta delle caratteristiche dell'evento. La macchina vettoriale di supporto un superclassificatore di dati. Ora abbiamo utilizzato SVM per il rilevamento di elementi chiusi di una tecnica basata sulle regole.