Investigation of the pPssibility of using Neurofuzzy Network to Determine the Extent of DoS Attack
Loading...
Date
2023
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Sworld & D.A. Tsenov Academy of Economics – Svishtov, Bulgaria
Abstract
ENG: As a research method, ANFIS configurations 4-5-8-16-16-1 were used, where 4 is the number of input neurons; 5 – total number of layers; 8 – the number of neurons of the first hidden layer; 16 – the number of neurons of the second hidden layer; 16 – the number of neurons of the third hidden layer; 1 – the number of resultant neurons created using the Fuzzy Logic Toolbox of the MatLAB system, the resulting characteristic is the degree of confidence that the DoS attack occurred at the following terms: low; medium; high. Using the open database of NSL-KDD network traffic parameters on the created ANFIS, a study of its error at different affiliation functions on samples of different lengths was carried out using different methods of training optimization. It is determined that the smallest value of the ANFIS error was based on the use of the multiparameter Bell function by the Hybrid learning optimization method, and it is enough to have a training sample of 70 examples.
UKR: У якості методу дослідження використана ANFIS конфігурації 4-5-8-16-16-1, де 4 – кількість вхідних нейронів; 5 – загальна кількість шарів; 8 – кількість нейронів першого прихованого шару; 16 – кількість нейронів другого прихованого шару; 16 – кількість нейронів третього прихованого шару; 1 – кількість результуючих нейронів, що створена за допомогою пакета Fuzzy Logic Toolbox системи MatLAB, за результуючу характеристику взято ступень впевненості, що DoS атака відбулася за наступними термами: низький; середній; високий. З використанням відкритої бази даних параметрів мережевого трафіку NSL-KDD на створеній ANFIS проведено дослідження її похибки при різних функціях приналежності на вибірках різної довжини за різними методами оптимізації навчання. Визначено, що найменше значення похибки ANFIS склало на основі використання багатопараметричної функції Белла за методом оптимізації навчання Hybrid, при цьому достатньо мати навчальну вибірку із 70 прикладів.
UKR: У якості методу дослідження використана ANFIS конфігурації 4-5-8-16-16-1, де 4 – кількість вхідних нейронів; 5 – загальна кількість шарів; 8 – кількість нейронів першого прихованого шару; 16 – кількість нейронів другого прихованого шару; 16 – кількість нейронів третього прихованого шару; 1 – кількість результуючих нейронів, що створена за допомогою пакета Fuzzy Logic Toolbox системи MatLAB, за результуючу характеристику взято ступень впевненості, що DoS атака відбулася за наступними термами: низький; середній; високий. З використанням відкритої бази даних параметрів мережевого трафіку NSL-KDD на створеній ANFIS проведено дослідження її похибки при різних функціях приналежності на вибірках різної довжини за різними методами оптимізації навчання. Визначено, що найменше значення похибки ANFIS склало на основі використання багатопараметричної функції Белла за методом оптимізації навчання Hybrid, при цьому достатньо мати навчальну вибірку із 70 прикладів.
Description
Keywords
DoS attack, traffic, NSL-KDD, ANFIS, Bell function, error, DoS атака, трафік, функція Белла, похибка, КЕОМ
Citation
Pakhomova V., Kovalov R. Investigation of the Possibility of using Neurofuzzy Network to Determine the Extent of DoS Attack. SWorldJournal. 2023. Iss. 21, Pt. 1. Р. 92–98. DOI: 10.30888/2663-5712.2023-21-01-037.