5. Worm Detection Models We propose

5. Worm Detection Models
We propose to compare three different data mining models which are C4.5 Decision tree, Random forest and Bayesian network for Internet worm detection and classification. These models are well known for data mining. We train these data mining models to detect and classify worm by using port and protocol profiles as shown in Figure 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. ตรวจสอบรูปแบบของหนอน เราเสนอการเปรียบเทียบแบบจำลองเหมืองข้อมูลแตกต่างกันสามซึ่งเป็นต้นไม้ตัดสินใจ C4.5 ป่าสุ่ม และทฤษฎีเครือข่ายตรวจจับหนอนอินเทอร์เน็ตและการจัดประเภท โมเดลเหล่านี้จะรู้จักกันดีสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เราฝึกแบบเหมืองข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบ และจัดประเภทหนอน โดยใช้ส่วนกำหนดค่าพอร์ตและโพรโทคอลดังแสดงในรูปที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5. การตรวจสอบรุ่นหนอน
เราเสนอเพื่อเปรียบเทียบสามรูปแบบการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งเป็นต้นไม้ตัดสินใจ C4.5 ป่าสุ่มและเครือข่ายแบบเบย์สำหรับการตรวจสอบหนอนอินเทอร์เน็ตและการจัดหมวดหมู่ รูปแบบเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันดีสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เราฝึกอบรมรูปแบบการทำเหมืองข้อมูลเหล่านี้ในการตรวจสอบและแยกประเภทหนอนโดยใช้โปรไฟล์พอร์ตและโปรโตคอลดังแสดงในรูปที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5 . รูปแบบการตรวจจับหนอน
เราขอเปรียบเทียบการทําเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันสามรุ่นซึ่งมีต้นไม้ การตัดสินใจโปรแกรม C4.5 ป่าที่สุ่มและเครือข่ายระบบการตรวจจับหนอนอินเทอร์เน็ตและการจำแนก โมเดลเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันเป็นอย่างดีสำหรับการทำเหมืองข้อมูล เราฝึก mining ข้อมูลเหล่านี้เพื่อตรวจสอบและแยกประเภทหนอนโดยใช้พอร์ตและโปรโตคอลรูปแบบดังแสดงในรูปที่ 1