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01.12.2016 | Research | Ausgabe 1/2016 Open Access

Human-centric Computing and Information Sciences 1/2016

A survey of cloud-based network intrusion detection analysis

Zeitschrift:
Human-centric Computing and Information Sciences > Ausgabe 1/2016
Autoren:
Nathan Keegan, Soo-Yeon Ji, Aastha Chaudhary, Claude Concolato, Byunggu Yu, Dong Hyun Jeong

Abstract

As network traffic grows and attacks become more prevalent and complex, we must find creative new ways to enhance intrusion detection systems (IDSes). Recently, researchers have begun to harness both machine learning and cloud computing technology to better identify threats and speed up computation times. This paper explores current research at the intersection of these two fields by examining cloud-based network intrusion detection approaches that utilize machine learning algorithms (MLAs). Specifically, we consider clustering and classification MLAs, their applicability to modern intrusion detection, and feature selection algorithms, in order to underline prominent implementations from recent research. We offer a current overview of this growing body of research, highlighting successes, challenges, and future directions for MLA-usage in cloud-based network intrusion detection approaches.

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