Probing: Surveillance and Other Pro

Probing: Surveillance and Other Probing
Probing is a class of attack where an attacker scans a network to gather information or find known vulnerabilities. An attacker with a map of machines and services that are available on a network can use the information to look for exploits.
Experiments presented in this paper have two phases namely training and testing. In the training phase, LGP, MEP and GEP models were constructed using the training data to give maximum generalization accuracy on the unseen data. The test data is then passed through the saved trained model to detect intrusions in the testing phase. The 41 features are labelled as shown in Table 1 and the class label is named as AP.
This data set has five different classes namely Normal, DoS, R2L, U2R and Probes. The training and test comprises of 5,092 and 6,890 records respectively [23]. All the training data were scaled to (0-1). Using the data set, we performed a 5-class classification. The normal data belongs to Class 1, probe belongs to Class 2, denial of service belongs to Class 3F, user to super user belongs to Class 4, remote to local belongs to Class 5.

Kết quả (Việt) 1:

Thăm dò: Giám sát và thăm dò khácThăm dò là một lớp học của cuộc tấn công mà kẻ tấn công quét mạng để thu thập thông tin hoặc tìm thấy lỗ hổng được biết đến. Một kẻ tấn công với một bản đồ của máy và dịch vụ có sẵn trên mạng có thể sử dụng thông tin để tìm cho khai thác.Thí nghiệm trình bày trong bài báo này có hai giai đoạn cụ thể là đào tạo và thử nghiệm. Trong giai đoạn đào tạo, LGP, MEP và GEP các mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo để cung cấp cho độ chính xác tối đa tổng quát về dữ liệu không nhìn thấy. Dữ liệu thử nghiệm sau đó là thông qua thông qua các mô hình đã lưu được đào tạo để phát hiện xâm nhập trong giai đoạn thử nghiệm. Các tính năng 41 được dán nhãn như hiển thị trong bảng 1 và nhãn lớp được đặt tên là AP.Điều này thiết lập dữ liệu có năm lớp học khác nhau, cụ thể là bình thường, DoS, R2L, U2R và đầu dò. Đào tạo và thử nghiệm bao gồm hồ sơ 5.092 và 6,890 tương ứng [23]. Tất cả các dữ liệu đào tạo đã được thu nhỏ lại (0-1). Chúng tôi sử dụng các thiết lập dữ liệu, thực hiện một phân loại 5 cấp. Dữ liệu bình thường thuộc về lớp 1, thăm dò thuộc về lớp 2, từ chối dịch vụ thuộc về lớp 3F, dùng siêu người dùng thuộc về lớp 4, từ xa để local thuộc về lớp 5.

Kết quả (Việt) 2:

Thăm dò: Giám sát và thăm dò khác
thăm dò là một lớp học của các cuộc tấn công mà kẻ tấn công có thể quét một mạng lưới thu thập thông tin hoặc tìm các lỗ hổng được biết đến. Một kẻ tấn công với một bản đồ của máy và dịch vụ sẵn có trên mạng có thể sử dụng thông tin để tìm kiếm khai thác.
Các thí nghiệm được trình bày trong bài báo này có hai giai đoạn cụ thể là đào tạo và thử nghiệm. Trong giai đoạn huấn luyện, LGP, MEP và các mô hình GEP được thiết kế nhờ các dữ liệu đào tạo để cung cấp cho độ chính xác tổng quát tối đa trên các dữ liệu vô hình. Các dữ liệu thử nghiệm sau đó được truyền thông qua các mô hình đào tạo lưu để phát hiện xâm nhập trong giai đoạn thử nghiệm. Các tính năng 41 được dán nhãn như thể hiện trong Bảng 1 và nhãn lớp được đặt tên như AP.
Bộ dữ liệu này có năm lớp khác nhau là bình thường, DoS, R2L, U2R và Đầu dò. Việc đào tạo và kiểm tra dụng bao gồm của 5.092 và 6.890 hồ sơ tương ứng [23]. Tất cả các dữ liệu tập huấn đã được thu nhỏ lại đến (0-1). Sử dụng các bộ dữ liệu, chúng tôi thực hiện một phân loại 5-class. Các dữ liệu bình thường thuộc loại nhóm 1, tàu thăm dò thuộc loại nhóm 2, từ chối dịch vụ thuộc loại nhóm 3F, dùng siêu người dùng thuộc về Class 4, từ xa đến địa phương thuộc loại nhóm 5.