Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/274612
Заглавие документа: Sequence Alignment Algorithms for Intrusion Detection in the Internet of Things
Авторы: Kalinin, M.
Krundyshev, V.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Физика
Дата публикации: 2020
Издатель: Minsk : Education and Upbringing
Библиографическое описание источника: Nonlinear Phenomena in Complex Systems. - 2020. - Vol. 23, N 4. - P. 397-404
Аннотация: The paper reviews the intrusion detection approach based on bioinformatics algorithms for alignment and comparing of the nucleotide sequences. Sequence alignment is a nature-close computational procedure for matching the coded strings by searching for the regions of individual characteristics that are located in the same order. A calculated rank of similarity is used instead of equity checking to estimate the distance between a sequence of the monitored operational acts and a generalized intrusion pattern. Multiple alignment schema is more effective and accurate than the Smith–Waterman local alignment due to ability to find few blocks of similarity. In comparison with a traditional signature-based IDS, it is found that the nature-inspired approach provides the better work characteristics. The experimental study have shown that new approach demonstrates high, 99 percent, level of accuracy.
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/274612
ISSN: 1561-4085
DOI документа: 10.33581/1561-4085-2020-23-4-397-404
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2020. Volume 23. Number 4

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
v23no4p397.pdf483,76 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.