Together with the growth of compute

Together with the growth of computer network activities, the growing rate of network attacks including hacker, cracker, and criminal enterprises have been advancing, which impact to the availability, confidentiality, and integrity of critical information data. In this paper, we propose a RealTime Intrusion Detection System (RT-IDS) using Decision tree technique to classify an online network data that is preprocessed to have only 13 features. The number of features affects to the RT-IDS detection speed and resource consumption. In addition our RT-IDS can classify normal network activities and main attack types consisting of Probe and Denial of Service (DoS). Hence, it helps to decrease time to diagnose and defense each network attack. The results show that our RT-IDS technique offers the detection rate higher than 98%, while consuming less than 25% of CPU and 94.5 MB of memory on full traffic load of 100 Mbps.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พร้อมกับการเติบโตของเครือข่ายคอมพิวเตอร์ อัตราการเติบโตของเครือข่ายรวมทั้งแฮกเกอร์ ตัง และองค์กรอาชญากรรมมีการก้าวหน้า ซึ่งส่งผลกระทบต่อความพร้อมใช้งาน ความลับ และความสมบูรณ์ของข้อมูลสำคัญ ในเอกสารนี้ เราได้เสนอระบบตรวจจับการบุกรุกเรียลไทม์ (RT-รหัส) โดยใช้เทคนิคต้นไม้ตัดสินใจในการแบ่งประเภทข้อมูลเป็นเครือข่ายออนไลน์ที่ preprocessed มีคุณลักษณะเพียง 13 จำนวนคุณลักษณะที่มีผลต่อการ RT รหัสตรวจจับความเร็วและทรัพยากรปริมาณ นอกจากนี้ รหัส RT ของเราสามารถจัดประเภทกิจกรรมเครือข่ายปกติและชนิดโจมตีหลักประกอบด้วยโพรบและปฏิเสธการให้บริการ (DoS) ดังนั้น มันช่วยลดเวลาในการวินิจฉัย และป้องกันการโจมตีแต่ละเครือข่าย ผลลัพธ์แสดงว่า เทคนิคของเรารหัส RT มีอัตราการตรวจจับสูงกว่า 98% ในขณะที่บริโภคน้อยกว่า 25% ของ CPU และหน่วยความจำในการโหลดจราจรเต็ม 100 Mbps 94.5 MB

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ร่วมกับการเจริญเติบโตของกิจกรรมเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่อัตราการเติบโตของการโจมตีเครือข่ายรวมถึงแฮกเกอร์ข้าวเกรียบและผู้ประกอบการทางอาญาได้รับความก้าวหน้าซึ่งส่งผลกระทบต่อความพร้อมในการรักษาความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูลข้อมูลที่สำคัญ ในบทความนี้เรานำเสนอเรียลไทม์ระบบตรวจจับการบุกรุก (RT-IDS) โดยใช้เทคนิคต้นไม้การตัดสินใจในการจำแนกข้อมูลเครือข่ายออนไลน์ที่ preprocessed จะมีเพียง 13 คุณสมบัติ จำนวนของคุณสมบัติที่มีผลกระทบต่อการตรวจจับความเร็ว RT-IDS และการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้เรา RT-IDS สามารถแบ่งกิจกรรมเครือข่ายปกติและประเภทโจมตีหลักประกอบด้วย Probe และ Denial of Service (DoS) ดังนั้นจึงช่วยลดเวลาในการวินิจฉัยและการป้องกันการโจมตีเครือข่ายแต่ละ ผลการศึกษาพบว่าเทคนิค RT-IDS ของเรามีอัตราการตรวจจับที่สูงกว่า 98% ในขณะที่การบริโภคน้อยกว่า 25% ของ CPU และ 94.5 MB หน่วยความจำในปริมาณการเข้าชมเต็มรูปแบบของ 100 เมกะบิตต่อวินาที

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พร้อมกับการเจริญเติบโตของกิจกรรมเครือข่าย คอมพิวเตอร์ อัตราการเจริญเติบโตของการโจมตีเครือข่ายแฮกเกอร์รวมทั้ง ขนมปังกรอบ และองค์กรอาชญากรรมได้ก้าวหน้า ซึ่งผลกระทบต่อการรักษาความลับ ความพร้อม และความสมบูรณ์ของข้อมูลข้อมูลที่สําคัญ ในกระดาษนี้เราเสนอเรียลไทม์ระบบตรวจจับการบุกรุก ( rt-ids ) โดยใช้เทคนิคการตัดสินใจแบบต้นไม้เพื่อจัดการเครือข่ายออนไลน์ข้อมูลที่เป็น preprocessed มีเพียง 13 มี . จํานวนคุณลักษณะที่มีผลต่อการ rt-ids ตรวจจับความเร็วและการบริโภคทรัพยากร นอกจากนี้ rt-ids ของเราสามารถจัดกิจกรรมเครือข่ายปกติและการโจมตีหลักชนิด ประกอบด้วย สอบสวน และปฏิเสธการให้บริการ ( DoS ) ดังนั้นช่วยลดเวลาในการวินิจฉัยและการป้องกันแต่ละเครือข่ายโจมตี ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าเทคนิค rt-ids ของเรามีการตรวจสอบอัตราที่สูงกว่า 98% , ในขณะที่การบริโภคน้อยกว่า 25% ของ CPU และ MB ของหน่วยความจำ 94.5 โหลดการจราจรเต็ม 100 Mbps