Anomaly Intrusion Detection Based on A hybrid GSA-SVM Classifier - Ben Qdara, Salima (مجلة كلية التربية العلمية, 2017)
يستخدم نظام كشف التسلل ( IDS ) للكشف عن عدة أنواع من التصرفات المريبة التي يمكن أن تنتهك نظام الحاسب الأمني وتفقده موثوقيته ، هذا يتضمن هجمات الشبكة ضد الخدمات الضعيفة ، البيانات التي تدفع الهجمات على التطبيقات ، الهجمات القائمة على استضافة الامتيازات ، الدخول غير المصرح به والوصول إلى الملفات الحساسة ، والبرامج الضارة ( الفيروسات ، حصان طروادة ، والديدان ) خوارزمية Support vector machine ( SVM ) تستخدم في تصميم أجهزة كشف التسلل داخل الشبكة ، لأنها تتميز بقدرتها وفاعليتها في تصنيف البيانات على الشبكة ، ولكن هناك صعوبة في تمثيل عوامل خوارزمية Support vector machine ( SVM ) مما يؤثر على دقة تصنيف بيانات نظام كشف التسلل ( IDS ) من أجل تحسين دقة تصنيف البيانات في نظام كشف التسلل ( IDS ) والتغلب على مشكلة صعوبة تمثيل عوامل خوارزمية Support vector machine ( SVM ) ، ثم تصميم خوارزمية مصنف هجين يجمع خوارزمية GSA و SVMلتحسين دقة المصنف SVM ، وقد أثبتت النتائج أن الخوارزمية GSA – SVM لها القدرة على تحسين أداء جهاز كاشف التسلل ( IDS ) وتقليل نسبة الخطأ في عملية تحليل البيانات في الشبكة .