TY - JOUR ID - TI - False alarm reduction for Network Intrusion Detection System by using Decision Tree classifier تقليل الانذار الكاذب لنظام كشف التطفل الشبكي باستخدام مصنف شجرة القرار AU - Sarah Mohammed Shareef سارة محمد شريف AU - Dr. Soukaena Hassan Hashim سكينة حسن هاشم PY - 2018 VL - 10 IS - 2 SP - 76 EP - 87 JO - JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة SN - 20732295 26645521 AB - Nowadays, Network security is one of the challenging issues with the rapid growth in information technology, this subject leading people to become increasingly aware of the threats to personal privacy through computer crime. Therefore, there is important to create intrusion detection system to detect malicious activities and various attacks on the internet with elevated detection rate and minimal false positive alarm. This paper proposed Network Intrusion Detection system using Decision Tree algorithm. To detect and classify attacks into four categories (DOS, Probe, R2L, U2R). The KDDcup99 dataset has been used to evaluate the activity of proposition system. The experimental results showed that the proposed system provides better results with high detection rate in experiment 1 (99.95%), experiment 2 (97.8%) and low false alarm rate in experiment 1 (0.05%), experiment 2 (2.2%).

في الوقت الحاضر, مع النمو السريع في تكنولوجيا المعلومات أصبحت امنية الشبكات واحدة من القضايا الصعبة مما جعل المستخدمين بان يكونوا على وعي متزايد من التهديدات للخصوصية الشخصية من خلال جريمة الكومبيوتر. لذلك، هناك أهمية لخلق نظام كشف تطفل للكشف عن الأنشطة الخبيثة والهجمات المختلفة على شبكة الإنترنت مع ارتفاع معدل الكشف وانخفاض إنذار إيجابي كاذب. هذا البحث اقترح نظام كشف تطفل شبكي باستخدام خوارزمية شجرة القـرار. للكشف وتصنيف الهجمات إلى أربع فئات (DOS،Probe، R2L،(U2R .لتقييم أداء نظام الاقتراح، تم استخدام بيانات KDD cup 99. وأظهرت النتائج التجريبية أن النظام المقترح يوفر نتائج أفضل مع معدل كشف عال ومعدل إنذار كاذب منخفض. ER -