An ecological approach to anomaly detection: the EIA Model.

Pau de la Cruz, Iván; Sánchez García, Sergio; Pinacho, Pedro y Chacón, Max (2012). An ecological approach to anomaly detection: the EIA Model.. En: "ICARIS 2012, 11th International Conference on Artificial Immune Systems", 28/08/2012 - 31/08/2012, Taormina (Italia). ISBN 978-3-642-33756-7. pp. 232-245. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33757-4_18.

Descripción

Título: An ecological approach to anomaly detection: the EIA Model.
Autor/es:
  • Pau de la Cruz, Iván
  • Sánchez García, Sergio
  • Pinacho, Pedro
  • Chacón, Max
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: ICARIS 2012, 11th International Conference on Artificial Immune Systems
Fechas del Evento: 28/08/2012 - 31/08/2012
Lugar del Evento: Taormina (Italia)
Título del Libro: Proceedings of 11th International Conference, ICARIS 2012, Taormina, Italy, August 28-31, 2012
Fecha: 2012
ISBN: 978-3-642-33756-7
Volumen: Lectur
Materias:
Escuela: E.U.I.T. Telecomunicación (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería y Arquitecturas Telemáticas [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (3MB) | Vista Previa

Resumen

The presented work proposes a new approach for anomaly detection. This approach is based on changes in a population of evolving agents under stress. If conditions are appropriate, changes in the population (modeled by the bioindicators) are representative of the alterations to the environment. This approach, based on an ecological view, improves functionally traditional approaches to the detection of anomalies. To verify this assertion, experiments based on Network Intrussion Detection Systems are presented. The results are compared with the behaviour of other bioinspired approaches and machine learning techniques.

Más información

ID de Registro: 19767
Identificador DC: http://oa.upm.es/19767/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:19767
Identificador DOI: 10.1007/978-3-642-33757-4_18
URL Oficial: http://www.artificial-immune-systems.org/icaris/2012/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Mar 2014 17:39
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 21:08
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM