I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 ,   pp.   1 79 ~ 1 85   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 3 7 . i 1 . pp 1 79 - 1 85             179     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   C om p ar at iv e   an al y si s of   w h al e  an d   Har r is   H aw k s op t i m iz a t io n   f or  f e at u r e  se le c t io n  i n  i n t r u si on  d e t e c t io n       M os l e h   M .   Abu al h aj ,   M o h am m ad   O.   Hi ar i,   Ad e e b   Al s aaid ah ,   M ah r an   M .   Al - Z you d   D e pa r tm e nt   of  N e tw o r ks  a nd C y b e r s e c u r it y , A l - A hl i yy a  A mm a n U ni ve r s it y , A mm a n, J or da n       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  M a y   21 ,   202 4   R e vi s e d  A ug   26 ,   202 4   A c c e pt e d  A ug   31 ,   202 4       T h i s   re s e ar c h   p ap e r  e x p l o r e s   t h e   e ff i c a cy   o f   t w o   n at u r e - i n s p i re d   o p t i m i zat i o n   al g o r i t h m s ,   t h e  w h a l e  o p t i mi zat i o n   a l g o ri t h m  (W O A )   an d   H arri s   H a w k s   o p t i mi zat i o n   ( H H O ),   f o r  f e at u r e  s el ec t i o n   i n   t h e  co n t e x t   o f  i n t ru s i o n   d e t ec t i o n   an d   p rev e n t i o n   s y s t em s   ( I D PS) .   L e v e ra g i n g   t h e   N S L - K D D   d at as e t   as   a  b en c h m ar k ,   o u r   s t u d y   em p l o y s   P y t h o n   fo r   i m p l eme n t at i o n   an d   u s e s   d eci s i o n   t ree  (D T )  as   t h e  cl as s i fi c at i o n   mo d el .   T h e   o b j ec t i v e  i s   t o   as s e s s   t h e  i m p ac t   o f  t h e   H H O   an d   W O A   o p t i mi zat i o n   t ech n i q u e s   o n   t h e   p e rfo r m a n ce  o f  I D PS   t h ro u g h   f e at u r e   s el ec t i o n .   T h e  W O A   a n d   H H O   t e ch n i q u e s   w e r e   ab l e   t o   l e s s e n   t h e   f e at u r e s   fr o m   4 0   t o   1 6   an d   1 3 ,   r e s p ec t i v e l y .   R e s u l t s   i n d i c at e  t h at   D T   i n t e g rat e d   w i t h   H H O   a ch i ev e s   an   i m p r e s s i v e   acc u ra cy   o f  9 7 . 5 9 % ,   o u t p e rfo r mi n g   t h e   W O A - en h a n ce d   mo d el ,   w h i ch   at t ai n s   an   a cc u ra cy   o f   9 7 . 5 % .   T h i s   s t u d y   c o n t ri b u t e s   v al u ab l e   i n s i g h t s   i n t o   t h e   co m p arat i v e  e ff ec t i v en e s s   o f  W O A   an d   H H O   o p t i mi zat i o n   al g o ri t h m s   i n   en h a n c i n g   t h e   acc u ra cy   o f  ID PSs ,   s h ed d i n g   l i g h t   o n   t h e i r  p o t e n t i a l   ap p l i c at i o n s   i n   t h e   r e a l m  o f  cy b e rs ecu ri t y.   K e y w o r d s :   De c i si on   t r e e   F e a t ur e   s e l e c t i o n     Ha r r i s   H a wks   o pt i m i z a t i o n   I n t r us i o n   de t e c t i o n   W h a l e   o pt i mi z a t i o n   a l go r i t hm   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   M o s l e h   M .   Ab ua l ha j   De pa r t m e n t   o f   Ne t w o r ks   a n d  C y b e r s e c ur i t y ,  F a c u lt y   o f   I nf o r m a t i o n   T e c hn o l o g y   Al - Ahliyy a   Amm a n   U ni ve r s i t y   Amm a n ,   J o r da n   E m a i l :  a . a l s a a i d a h@ a mm a n u. e du. j o       1.   I NT RODU C T I ON   T h e   wo r l d  i s   gr a dua ll y   m o vi ng  i n t o   c y b e r s pa c e .   On e   ke y   i s s ue   i s   t h e   s h e e r   n u m be r   o f   c y be r a tt a c ks   l a u n c h e d  a ga i ns t   c y be r s pa c e   [ 1] ,   [ 2 ] .   S e v e r a l   c y b e r s e c ur i t y   too l s   a r e   us e d  to  pr ot e c t  a ga i ns t   c y be r a tt a c ks ,   s uc h   a s   t h e   i n t r us i o n   de t e c t i o n   a n d  pr e v e n t i o n   s y s t e m   ( I DPS ) .   S e v e r a l   t e c h ni que s   a r e   a d o p t e d   i n   th e   I DPS   s y s t e m   t o   de t e c t   c y b e r a t t a c ks .   On e   o f   t h e   m a i n   t e c hni que s   i s   s i g n a t ur e - b a s e d,   whi c h   i ns p e c t s   t h e   da t a   f o r   a   kn o wn   pa t t e r n   or   s i g n a t ur e   o f   a   c y be r a t t a c k.   A not h e r   ke y   t e c hni que   i s   b e ha vi o r - b a s e d,   whi c h   i n s pe c t s   t h e   de vi a t i o n   o f   da t a   f r o m   t h e   us ua l   da t a   b e h a vi o r .   B e s i de s ,   t h e   I DPS   s y s t e m s   a r e   a do p t i n g  m a c hi ne   l e a r ni ng   ( M L )   a l go r i t hm s   t o  h a n d l e   t h e   ne w  a dva n c e d  c y be r a tt a c ks ,   pa r t i c u l a r ly   t h o s e   us i ng  a r t i f i c i a l   i n t e l li ge n c e   ( A I )   a l go r i t hm s   [ 3] ,   [ 4] .   M L   i s   t h e   pa r t   o f   A I   t h a t   c r e a t e s   s y s t e m s   t h a t   c a n   l e a r n   f r o m   t h e   a v a il a bl e   da t a   to   m a ke   pr e d i c t i o n s   o f   t h e   i nc o m i n g  u n r e v e a l e d   da t a .   W e a po ni z i ng  t h e   I DPS   wi t h   M L   im pr o v e s   i t s   a bil i t y   t o   de t e c t   c y b e r a tt a c ks .   Ho we v e r ,   o n e   ke y   i s s ue   w h e n   i n t e gr a t i n g  I DPS   s y s t e m s   a n d  M L   i s   t h e   l a r ge   a m o u n t   o f   da t a   t h e   I DP S   n e e d s   to  h a n d l e .   A s   t h e   s i z e   o f   da t a   i n c r e a s e s ,   t h e   a bil i t y   t o   de t e c t  c y b e r a tt a c ks   i s   de c r e a s e d  [ 5] ,   [ 6] .   M L   ha s   s pe c i f i c   t y pe s   o f   a l go r i t hm s ,   c a l l e d  f e a t ur e   s e l e c t i o n   a l go r i t hm s ,   to   h a n d l e   l a r ge   a m o un t s   o f   da t a   a n d  i nc r e a s e   t h e   a bi li t y   o f   I DPS   s y s t e m s   to  de t e c t   c y b e r a t t a c ks .   F e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   s e l e c t i n g  t h e   s ubs e t   o f   th e   m o s t   r e l e v a n t   f e a t ur e s   f r o m   t h e   o r i g i na l   f e a t ur e s   s e t  by   r e m o vi ng  t h e   r e dun da n t ,   i r r e l e v a n t ,   o r   n o i s y  f e a t ur e s .   M e t a h e ur i s t i c   a l go r i t hm s   a r e   o n e   ke y   t y pe   o f   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a l go r i t hm s   t h a t   a r e   de s i g ne d  ba s e d  o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 79 - 1 85   180   m o de li ng  i d e a s   t h a t   e xi s t   i n   n a t ur e   [ 7] ,   [ 8 ] .   Am o ng   t h e   m o s t   f a m o us   m e t a h e ur i s t i c   a l go r i t hm s   a r e   t h e   wh a l e   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm   ( W O A )   a n d  Ha r r i s   Ha wks   o p t i m i z a t i o n   ( HH O) .   T hi s   wo r k  wi l l   c o m pa r e   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   HH O  a n d  W O A   w i t h   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i ng  t h e   de c i s i o n   t r e e   ( DT )   c l a s s if i e r   [ 9] ,   [ 10] .     Se v e r a l   wr o ks   h a v e   b e e n   pr o p o s e d  f o r   i n t r us i o n  de t e c t i o n .   Va r i o us   v e r s i o ns   o f   I DPS   h a v e   be e n  de v e l o pe d,   w i t h   m a ny   m o d i f i e d  t o   e n ha n c e   s y s t e m   e f f i c i e n c y   by   r e duc i ng  a t t a c k  f e a t ur e s .   T hi s   s e c t i o n   s u m m a r i z e s   pr e vi o u s   s t ud i e s   c o n duc t e d  o n   t h e   NSL KD D  da t a s e t   wi t h   f e a t ur e   s e l e c t i o n .   S ub ba   e t  al.   [ 11 ]   e m p l o y e d  pr i n c i pa l   c o m po ne n t s   a n a l y s i s   ( P C A )   to  de c r e a s e   di m e ns i o n a li t y .   T h e   c l a s s i f i e r s ,   s uc h   a s   s uppo r t  v e c t o r   m a c hi n e s   ( S VM ) ,   m u l t i - l a y e r   pe r c e pt r o n   ( M L P ) ,   C 4. 5,   a n d  Na ï v e   B a y e s   ( NB ) ,   e v a l ua t e d  a   tot a l   o f   17  f e a t ur e s .   T h e   e v a l ua t i o n   wa s   c o n duc t e d  o n   b ot h   m u l t i c l a s s   a n d  bi na r y - c l a s s   da t a s e t s .   T h e   S VM   a l go r i t hm  a c hi e ve d  goo d   a c c ur a c y   i n   b o t h   m u l t i c l a s s   a n d  bin a r y   c l a s s if i c a t i o n   t a s ks .   H o we v e r ,   i t   s h o u l d  b e   not e d   t h a t   t hi s   pe r f o r m a n c e   wa s   o nly   e va l ua t e d  o n   t h e   pa r t i c u l a r  da t a   a n d  m a y   n o t  n e c e s s a r il y   a pp li e d  to   un s e e n   da t a .   A z i z   e t  al.   [ 12]   e m p l o y e d  t h e   s e que n t i a l   f l o a t i n g  f o r wa r d  s e l e c t i o n   t e c hni que   t o   de r i v e   26  f e a t ur e s   f r o m   t h e   e n t i r e   NSL KD D  da t a s e t .   T h e n ,   t h e   c l a s s if i c a t i o n   wa s   a pp l i e d  i n   t w o  l a y e r s .   T h e   f i r s t   l a y e r   f o r   n or m a l  de t e c t i o n   u s e s   ge ne t i c   a l go r i t hm   de t e c t i o n   ge n e r a t i o n   ( GA DG ) ,   wh e r e   a t t a c ks   a r e   l a b e l e d  a s   n o r m a l   o r   a tt a c k .   T h e   s e c o n d  l a y e r   f o r   m u l t i c l a s s   a t t a c k  c l a s s i f i c a t i o n   ut i li z e s   c e r t a i n   c l a s s i f i e r s   s uc h   a s   NB ,   DT ,   J 48,   R F   t r e e ,  a n d  M L P ,   ut i l i z i ng  t h e   N S L KD D  a n d  20%   KD D  da t a s e t s .   E a c h   c l a s s if i e r   e xhi b i t e d  o pt i m a l   de t e c t i o n  pe r f o r m a n c e   f o r   a   s pe c i f i c   a t t a c k  whi l e   de m o n s t r a t i n g  s u b o pt i m a l   p e r f o r m a n c e   f o r   a n o t h e r   t y pe .   Gupt a   a n d  K u l a r iy a   [ 13]   i n t r o duc e d   t w o  f r a m e wo r ks   t h a t  u ti li z e   c o r r e l a t i o n   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   to  i de n t i f y   t h e   m o s t   pe r t i n e n t   f e a t ur e .   A dd i t i o n a ll y ,   t h e y   o f f e r e d  a   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o d  b a s e d  o n   hy po t h e s i s   t e s t i n g.   T h e   pe r f o r m a n c e   f r a m e wo r ks   a r e   a s s e s s e d  us i n g  t h e   K DD ' 99  a n d  NSL K DD ' 99  da t a s e t s .   T h e i r   a c c ur a c y   r e a c h e d   80. 96%   us i n g  hy pot h e s i s   t e s t i n g - ba s e d  f e a t ur e   s e l e c t i o n ,   w i t h   a   t e s t i n g  t i m e   o f   2. 24   s e c o n ds .   I n   t h e i r   s t udy ,   L e e   e t  al.   [ 14]   de m o ns t r a t e d   t h e   s i g nif i c a n c e   o f   f e a t ur e   s e l e c t i o n   by   e xa m i n i ng  i t s   i m pa c t   o n   e n h a n c i n g   a c c ur a c y   i n   I DPS .   T h e   NSL K DD   wh o l e   da t a s e t   i s   pr o c e s s e d  us i n g  a n   R F   bi na r y   c l a s s if i e r   i n   t h e   de t e c t i o n  m o de l ,   ut i li z i ng  a ll   f e a t ur e s   w i t h o ut   f e a t ur e   s e l e c t i o n .   Ne x t ,   a   s e que n t i a l   f l o a t i n g  s e a r c h   i s   ut i li z e d  t o  c h o o s e   t h e   o p t i m a l   f e a t ur e   t h a t   m a xi mi z e s   t h e   de t e c t i o n   r a t e   whi l e   m i n im i z i ng  f a l s e   po s i t i v e s .       2.   M E T HO D   2. 1 .     NSL K DD   d a t as e t   p r e p r o c e s s in g   T h e   NSL K DD   da t a s e t   wi ll   be   us e d  to   a s s e s s   t h e   a c hi e v e m e n t   o f   t h e   W O A   a n d  HHO  t e c hni qu e s   w i t h  t h e   h e l p  o f   t h e   DT   c l a s s if i e r .   T h e   NSL K DD   da t a s e t   c o n t a i n s   40  f e a t ur e s   to  i de n t i f y   t h e   a tt a c ks   [ 1 5 ] ,   [ 16] .   T h e s e   f e a t ur e s   a r e   ds t _h o s t _s r v _d i f f _ h o s t _r a t e ,   l a nd,   s r v _c o un t ,   ds t _h o s t _s a m e _s r v _r a t e ,   n u m _c o m pr o m i s e d,   ds t _h o s t _s a m e _ s r c _po r t _r a t e ,   wr o n g_ f r a g m e n t ,   C o un t,     n u m _ s h e ll s ,   s a m e _s r v _r a t e ,   ds t _h o s t _s r v _r e r r o r _r a t e ,   ds t _h o s t _c o un t,   ds t _h o s t _s r v _c o un t ,   ds t _h o s t _s e r r o r _r a t e ,   ds t _by t e s ,   n u m _ f a il e d_ l o g i ns ,   pr oto c o l _t y p e ,   s r v _d if f _ h o s t _r a t e ,   s e r vi c e ,   s r c _ by t e s ,   s r v _r e r r o r _r a t e ,     h ot,   l o gge d_ i n ,   s r v _s e r r o r _ r a t e ,   n u m _o ut b o un d_c m d s ,   r oot _s h e l l ,   d s t _h o s t _r e r r o r _ r a t e ,   r e r r o r _r a t e ,   s u_a tt e m pt e d,   di f f _s r v _r a t e ,   n u m _r o ot,   n u m _ f il e _ c r e a t i o n s ,   n u m _a c c e s s _ f il e s ,   ds t _h o s t _di f f _ s r v _r a t e ,   i s _ h o s t _l o g i n ,   ds t _h o s t _s r v _s e r r o r _ r a t e ,   ur ge n t ,   i s _gue s t _l o g i n ,   s e r r o r _ r a t e ,   F l a g.   B e s i de s ,   t h e   NSL K DD   da t a s e t   c o n t a i n s   148, 518  s a m p l e s   o f   a t t a c ks   a n d  b e n g i ng   d a t a .   T h e   a tt a c k  da t a   i s   d i vi de d  i n t o  f o ur   t y pe s :  de ni a l   o f   s e r vi c e   ( Do S ) ,   p r o b e ,   ( R 2L ) ,   a n d  us e r   to  r oot   ( U2R ) .   E a c h   o f   t h e   f o ur   t y pe s   c o n t a i ns   s e v e r a l   s u b t y pe s   [ 16 ] - [ 18] .   T hi s   pa pe r   o nl y   c o ns i d e r s   t h e   bi na r y   c l a s s i f i c a t i o n  o f   da t a ,   c l a s s if yi ng  da t a   a s   a tt a c k  or   b e n g i ng .   T h e r e f o r e ,   a l l   t h e   l a b e l s   i n  t h e   o u t pu t   c o l u m n   w il l   b e   r e p l a c e d  w i t h  “ A t t a c k, ”   r e ga r dl e s s   o f   t h e   a tt a c k  ki n d s   o r   s ub k i nds .   T h us ,   f o r   bi na r y   c l a s s if i c a t i o n ,   t h e   o u t pu t  c o l u m n   w i ll   o nl y   c o n t a i n   a tt a c k  a n d  b e ni g n   v a l ue s .   P a r t  o f   t h e   NSL K D D  da t a s e t  i s   c a t e gor i c a l   da t a ,   whi c h   hi nde r s   t h e   f u n c t i o n   o f   t h e   M L   t e c h ni que s .   T h e r e f o r e ,   t h e   l a be l - e nc o de r   a l go r i t hm   r e p l a c e d   t h e   c a t e g o r i c a l   v a l ue s   w i t h   n u m e r i c   v a l ue s .   T h e   l a b e l - e n c o de r   a l g o r i t hm   r e p l a c e s   t h e   v a l ue s   o f   a   c a t e gor i c a l   f e a t u r e   w i t h   0  to  n ,   wh e r e   n   i s   t h e   n u m be r   o f   d i f f e r e n t   v a l ue s   w i t hi n   t h e   f e a t ur e   m i n u s   1.   F or   e x a m p l e ,   th e   “ pr oto c o l _t y pe ”   f e a t ur e   c o n t a i ns   t h r e e   di f f e r e nt  v a l ue s :   t c p,   udp,   a n d  i c m p.   T h e   l a b e l - e n c o de r   a l go r i t hm   r e p l a c e s   t h e s e   t h r e e   v a l ue s   w i t h   0,   1,   a n d  2,   r e s p e c t i v e ly .   An o t h e r   e x a m p l e   i s   t h e   l a b e l   c o l u m n ,   w hi c h   c o n t a i ns   t w o   di f f e r e n t   v a l ue s :  B e n g i n  a n d  A t t a c k  v a l ue s .   T h e   l a b e l - e n c o de r   t e c h ni que   r e p l a c e s   t h e s e   t wo   v a l u e s   w i t h   0  a n d  1,   r e s pe c t i v e ly .   I n   a dd i t i o n ,   s o m e   o f   t h e   f e a t ur e s   o f   t h e   NSL KD D  da t a s e t  c o n t a i n   da t a   di s t r i but e d  o v e r   wi d e   r a n ge s ,   whi c h   im pa c t s   t h e   f u n c t i o n   o f   t h e   M L   t e c hni que s .   T h e r e f o r e ,   t h e   M i n - M a x   s c a l e r   a l go r i t hm   r e p l a c e s   t h e   f e a t ur e s ’   da t a   w i t h   s m a ll   r a n ge s   b e t we e n   z e r o  a n d  o n e ,   whi c h   a v o i ds   t h e   bi a s   to wa r d  l a r ge   da t a   by   M L   a l go r i t hm s   [ 15] ,   [ 16] .   T a bl e s   1   a n d  2   s h o w  a   s a m p l e   o f   t h e   NSL K DD   da t a s e t   b e f o r e   a n d   a f t e r   t h e   M i n - M a x   s c a l e r   a n d  l a b e l - e n c o de r   t e c h niques .   I n   t h e   NSL K D D  da t a s e t  pr e pr o c e s s i n g  o pe r a t i o n ,   t h e   s e l e c t i n g  f e a t ur e   pr o c e s s   c o m e s   a f t e r   c o n v e r t i n g  da t a   i n t o   n um be r s   a n d  s c a li ng  i t   i n   t h e   s a m e   r a n ge .   T h e   HH O  a n d  W O A   t e c hni que s   w i ll   b e   us e d   o n   t h e   NSL K DD   da t a s e t   to   pe r f o r m   t h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   pr o c e s s .   A s   t h e   n a m e   i m p li e s ,   t h e   W O A   s im u l a t e s   t h e   wh a l e s '   h u n t i n g  b e h a vi o r s ,   a n d  t h e   HH O  s im u l a t e s   t h e   h a wks '   h u n t i n g  b e ha vi o r s .   T h e   t w o   o p t i mi z e r s   h a v e   s e ve r a l   a d v a n t a ge s :  i )   t h e y   c a n   b e   us e d  i n   a   w i de   r a n g e   o f   o p t i mi z a t i o n   i s s ue s ,   i i )   t h e y   pr o vi d e   r o b us t  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C ompar ati v e   analys is   of   w hale  and  Har r is   Ha w k s   opti miz ati on  f or   f e atur e   s e lec ti on  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   181   e x p l o i t a t i o n   a n d  e x p l o r a t i o n   m e c ha ni s m s ,   a n d  i ii )   t h e y   a r e   qu i t e   s i m p l e   a l go r i t hm s   t h a t  c a n   be   e a s i l y   un de r s t oo d  a n d  i m p l e m e n t e d.   Ho we v e r ,   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   t h e s e   t e c hni qu e s   c a n   v a r y   de pe n d i ng  o n   th e   i s s ue   pr o bl e m   t h e y   a r e   a pp l i e d  to .   T h e   c h o i c e   be t we e n   W O A   a n d  HH O,   o r   a ny   o t h e r   o p t i m i z a t i o n   a l go r i t hm ,   d e p e n ds   o n   t h e   c h a r a c ter i s t i c s   o f   t h e   i s s ue   a t  h a n d   a n d   t h e   c o m pu ta t i o n a l   r e s ou r c e s   a v a i l a bl e   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] ,   [ 1 9 ] - [ 2 1] .     T h e   HH O  a n d  W O A   t e c h ni que s   a r e   wi d e ly   us e d  i n   c y be r s e c ur i t y   f i e l ds ,   pa r t i c u l a r ly   w i t h   I DPS   s y s t e m s   [ 9] ,   [ 20] .   T h e s e   t wo   t e c h ni que s   h a v e   b e e n   u s e d  w i t h   t h e   NSL K D D  da t a s e t   to   c o m p a r e   t h e i r   pe r f o r m a n c e   w i t h   I DPS .   T h e   W O A   o p t i m i z e r   h a s   s e l e c t e d  16   o u t  o f   40  f e a t ur e s   f r o m   t h e   NSL K DD   da t a s e t :   s a m e _s r v _r a t e ,   ds t _h o s t _s a m e _s r c _po r t _r a t e ,   s e r vi c e ,   s r v _d i f f _ h o s t _r a t e ,   n um _o ut b o un d_c m d s ,   F l a g,   ds t _h o s t _ r e r r or _r a t e ,   s r c _by t e s ,   i s _gue s t _l o g i n ,   n u m _ f a il e d_ l o g i ns ,   s e r r or _r a t e ,   n u m _r oot ,   n u m _a c c e s s _ f il e s ,   i s _ h o s t _ l o gi n ,   s r v _c o un t ,   a n d  s r v _s e r r o r _r a t e .   On   t h e   ot h e r   h a n d,   t h e   HH O  o pt i m i z e r   h a s   s e l e c t e d  13  o u t   o f   40  f e a t ur e s   f r o m   t h e   NSL K DD   da t a s e t :   C o un t,   n u m _a c c e s s _ f il e s ,   ds t _h o s t _c o un t,   di f f _ s r v _r a t e ,   ds t _h o s t _s r v _c o un t,   ds t _h o s t _s a m e _s r c _po r t _ r a t e ,   ds t _h o s t _di f f _ s r v _r a t e ,   pr oto c o l _t y pe ,   F l a g,   s r c _by t e s ,   ds t _by t e s ,   ur ge n t ,   a n d  h ot .         T a bl e   1 .  I n s t a n c e s   o f   t h e   NSL K DD   da t a s e t   b e f o r e   M i n - M a x   s c a l e r   a n d  l a b e l - e n c o de r   t e c hni que s   No   I ns ta nc e s   O ut put   1   tc p, ht tp , S F , 300, 13788, 0   N o r ma l   2   ic mp,  e c o _ i,  S F , 18, 0, 0   A tt a c k   3   tc p, ht tp , S F , 233, 616, 0   N o r ma l   4   tc p, ht tp , S F , 343, 1178, 0   N o r ma l   5   tc p, ht tp , S F , 253, 11905, 0   N o r ma l   6   udp, o th e r , S F , 147, 105, 0   N o r ma l       T a bl e s   2 .   I n s t a n c e s   o f   t h e   NSL K DD   da t a s e t   a f t e r   M i n - M a x   s c a l e r   a n d  l a b e l - e n c o de r   t e c hni que s   No   I ns ta nc e s   O ut put   1   0.5, 0.028985507, 0.9, 2.17E - 07, .05E - 05, 0   0   2   0, 0.043478261, 0.9, 1.30E - 08, 0,0   1   3   0.5, 0.028985507, 0.9, 1.69E - 07, 4.70E - 07, 0   0   4   0.5, 0.028985507, 0.9, 2.49E - 07, 8.99E - 07, 0   0   5   0.5, 0.028985507, 0.9, 1.83E - 07, 9.09E - 06, 0   0   6   1,  0.014492754, 0.9, 1.07E - 07, 8.02E - 08, 0   0       2. 2 .     A t t ac k   c l as s if i c at ion   u s in g  DT     D T s   a r e   a   t y pe   o f   a c y c l i c   g r a ph   c o n s tr uc te d   by   i t e r a t i v e l y   s p l i tt i n g   t h e   tr a i ni n g   da ta   un t i l   a l l   o f   t h e   m e m b e r s   o f   e a c h   p a r t i t i o n   b e l o n g   to  th e   s a m e   c l a s s   l a b e l   or   un t i l   n o  m or e   f e a tu r e s   c a n   b e   p a r t i t i o ne d .   I t  i s   p os s i bl e   to  r e f e r   to  i n t e r n a l   n o d e s   a s   “ De c i s i o n   n od e s , ”   whi c h   de n ote   t h e   f e a t u r e   n a m e .   T h e   l e a f   nod e s   a r e   r e f e r r e d   t o   a s   “ C l a s s   n od e s , ”   a n d   th e y   a r e   r e s p on s i b l e   f or   r e p r e s e n t i n g   th e   c or r e c t  c l a s s   l a b e l .   E a c h   p a th   o f   th e   DT   d e s c r i b e s   a   d e c i s i o n   r ul e .   F i g u r e   1   c l a r i f i e s   th e   D T   c l a s s i f i e r   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ] .   T h e   D T   c l a s s i f i e r   wi l l   b e   u s e d   t o   e v a l ua te   e a c h   W OA   a n d   H H O   op ti m i z e r   f or   a t ta c k   c l a s s i f i c a t i on   wi th   I D P S   s y s tem s   u s i n g   th e   N S L K D D   d a ta s e t.           F i gur e   1 .  C l a r if i e s   t h e   DT   c l a s s i f i e r   D e cis i on   N od e [ R o o t ] D e cis i on   N od e D e cis i on   N od e D e cis i on   N od e L e a f   N od e L e a f   N od e L e a f   N od e L e a f   N od e L ea f   N o d e S u b   T r e e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 79 - 1 85   182   3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   c o m p a r i s o n   o f   HH O  a n d  W O A   wa s   c a r r i e d  o ut   o n   a   de s k to p  wi t h   U b u n t u  19. 10   O.   S ,   I n t e l   C o r e   i9 - 13900 K S   C P U  ( 36M   C a c h e ,   up  to  6. 00   GH z ,   24   C o r e ) ,   256  GB   S S D ,   a n d  16  GB   R A M .   P y t h o n   wa s   ut i li z e d  to   de pl o y   HH O,   W O A ,   a n d  DT   to   o b t a i n   to   r e s u l t s .   T h e   K - F o l d  C r o s s - Va l i da t i o n   m e t h o d,   wi t h   k  e qua l   5,   h a s   b e e n   us e d  to  v a l i da t e   t h e   r e s u l t s .   F i ve   e va l u a t i o n   m e t r i c s ,   b a s e d  o n   t r ue   p o s i t i v e   ( T P ) ,   tr ue   n e ga t i v e   ( T N) ,   f a l s e   po s i t i v e   ( F P ) ,   a n d  f a l s e   n e g a t i v e   ( F N) ,   we r e   us e d  to   e v a l u a t e   t h e   W O A   a n d   HH O  i n  e nh a nc i n g  t h e   a c hi e v e m e n t   o f   t h e   I DPS .   T h e   m e t r i c s   a r e   a c c ur a c y   ( 1) ,   pr e c i s i o n   ( 2) ,   r e c a l l   ( 3) ,   M a tt h e w s   c o r r e l a t i o n   c o e f f i c i e n t s   ( M C C )   ( 4) ,   a n d  F 1 - S c o r e   ( 5)   [ 24 ] ,   [ 25] .       A ccu r a cy = (  +  ) (  +  +  +  )   ( 1)     P r e cis io n =  (  +  )   ( 2)     Re ca l l =  (  + )   ( 3)     =   ( (  ∗  ) − (  ∗  ) ) √ (  +  ) ∗ (  +  ) ∗ (  +  ) ∗ (  +  )   ( 4)     1 −  = 2 × P r e c i s i on × R e c a ll P r e c i s i on + R e c a ll   ( 5)     F i gur e   2  s h o ws   t h e   a c c ur a c y   o f   t h e   W O A   c o m p a r e d  to  t h e   HH O.   T h e   W O A   a c hi e v e d  a n   a c c ur a c y   o f   97. 50% ,   whi l e   t h e   HH O  a c hi e v e d  a n   a c c ur a c y   o f   9 7. 59% .   C l e a r ly ,   t h e   HH O  o ut pe r f o r m s   t h e   W O A   by   0. 09%   i n   t e r m s   o f   a c c ur a c y   i n   de t e c t i n g  t h e   a tt a c k  by   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i ng  t h e   NSL K DD   da t a s e t   a n d  DT   c l a s s if i e r .   F i gur e   3  s h o ws   t h e   p r e c i s i o n   o f   t h e   W O A   c o m p a r e d  to  t h e   HH O.   T h e   W O A   a c hi e v e d  a   p r e c i s i o n   o f   97. 50% ,   whi l e   t h e   HH O   a c hi e v e d  a   p r e c i s i o n   o f   97. 59% .   C l e a r ly ,   t h e   HH O  o u t pe r f o r m s   t h e   W O A   by   0. 09%   i n   t e r m s   o f   p r e c i s i o n   i n   de t e c t i n g  t h e   a tt a c k   by   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i n g  t h e   NSL K DD   da t a s e t  a n d  DT   c l a s s if i e r .           F i gur e   2 .   A c c ur a c y   o f   t h e   W O A   a n d  HH O  o p t i mi z e r s       F i gur e   3 .   P r e c i s i o n   o f   t h e   W O A   a n d  HH O    o p t i mi z e r s       F i gur e   4  s h o ws   t h e   r e c a l l   o f   t h e   W O A   c o m pa r e d  to  t h e   HH O.   T h e   W O A   a c hi e v e d  a   r e c a l l   o f   97. 50% ,   whi l e   t h e   HH O  a c hi e ve d  a   r e c a l l   o f   97. 59% .   C l e a r ly ,   t h e   HH O  o u t pe r f o r m s   t h e   W O A   by   0. 09%   i n  t e r m s   o f   r e c a ll   i n  de t e c t i n g  t h e   a tt a c k  by   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i ng  t h e   NSL K DD   da t a s e t   a n d  DT   c l a s s i f i e r .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C ompar ati v e   analys is   of   w hale  and  Har r is   Ha w k s   opti miz ati on  f or   f e atur e   s e lec ti on  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   183   F i gur e   5  s h o ws   t h e   M C C   o f   t h e   W O A   c o m p a r e d  to   t h e   HH O.   T h e   W O A   a c hi e v e d  a n   M C C   o f   96. 0 2% ,   whi l e   t h e   HH O  a c hi e ve d  a n   M C C   o f   96. 17% .   C l e a r l y ,   t h e   HH O  o u t pe r f o r m s   t h e   W O A   by   0 . 15%   i n  t e r m s   o f   M C C   i n   de t e c t i n g  t h e   a tt a c k  by   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i ng  t h e   NSL K DD   da t a s e t   a n d  DT   c l a s s i f i e r .   F i gur e   6  s h o ws   t h e   F 1 - S c or e   o f   t h e   W O A   c o m pa r e d  to  t h e   HH O.   T h e   W O A   a c hi e v e d  a n   F 1 - S c o r e   o f   97. 50% ,   whi l e   t h e   HH O  a c hi e v e d  a n   F 1 - S c o r e   o f   97. 59% .   C l e a r l y ,   t h e   HH O  o ut pe r f o r m s   t h e   W O A   by  0. 09%   i n   t e r m s   o f   F 1 - S c o r e   i n   de t e c t i n g  t h e   a tt a c k   by   t h e   I DPS   s y s t e m s   us i ng  t h e   NSL K DD   da t a s e t   a n d  DT   c l a s s if i e r .           F i gur e   4 . R e c a l l   o f   t h e   W O A   a n d  HH O  o p t i mi z e r s           F i gur e   5 .   M C C   o f   t h e   W O A   a n d  HH O  o p t i m i z e r s           F i gur e   6 .   F 1 - S c or e   o f   t h e   W O A   a n d  HH O  o p t i mi z e r s       I n   s u mm a r y ,   t h e   HH O  o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm   o ut pe r f o r m s   t h e   W O A   o pt i m i z a t i o n   a l go r i t hm   i n   t e r m s   o f   e nh a n c i ng  t h e   a c hi e ve m e n t   o f   t h e   I DPS   s y s t e m s   w i t h   t h e   f i ve   e v a l ua t i o n   m e t r i c s .   I n   p a r t i c u l a r ,   a c c ur a c y ,   r e c a ll ,   pr e c i s i o n ,   a n d  F 1 - S c o r e   h a v e   a ll   go n e   up  by   0. 09%   a n d  M C C   by   0. 15%   wh e n   t h e   HH O   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   u s e d  i ns t e a d  o f   t h e   W O A   o pt i m i z a t i o n   a l go r i t hm  i n   I DPS   s y s t e m s .   T h e   s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   o f   HH O  o v e r   W O A   i n   t e r m s   o f   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a n d  r e s u l t i n g  a c c ur a c y   c a n   b e   a tt r i b ut e d  to  W O A ’ s   b a l a nc e d  a ppr o a c h   to   e x p l o r a t i o n   a n d  e x p l o i t a t i o n ,   i t s   a bi li t y   t o   m a i n t a in  d i v e r s i t y ,   a da pt i v e   po s i t i o n   upda t e s ,   a n d  a n   e f f e c t i v e   e n c i r c li ng  m e c h a ni s m .   T h e s e   c ha r a c t e r i s t i c s   e n a bl e   W O A   t o   s e l e c t   a   m o r e   r e l e v a n t ,   n o n - r e dun da n t ,   a n d  ge n e r a li z a bl e   s u bs e t   o f   f e a t ur e s ,   l e a d i ng  t o  b e tt e r   m o de l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   1 79 - 1 85   184   pe r f o r m a n c e   a n d  hi g h e r   a c c ur a c y .   T h e r e f o r e ,   t h e   W O A   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm   a n d  DT   c l a s s if i e r   pr o v e   to  b e   hi g hly   e f f i c i e n t   too l s   w i t h   t h e   I DPS   s y s t e m s ,   o f f e r i n g  s upe r i o r   pe r f o r m a n c e   a n d  r e l i a bil i t y .       4.   CONC L USI ON   I n   c o n c l u s i o n ,   t hi s   r e s e a r c h   h a s   m e t h o d i c a l ly   i nv e s t i g a t e d  t h e   us e   o f   W O A   a n d  HH O  f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i n   I DPS   us i n g  t h e   NSL - K DD   da t a s e t.   Ou r   f i n d i ng s   hi g hli g h t   t h e   c o m m e n da bl e   pe r f o r m a n c e   o f   b o t h   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm s   i n   e nh a nc i ng  t h e   a c c ur a c y   o f   I DPS   wh e n   c o upl e d  w i t h   t h e   DT   c l a s s if i c a t i o n   m o de l .   T h e   e x pe r im e n t a l   r e s u l t s   r e v e a l   t h a t  DT   wi t h   HH O  o u t s hi ne s   i t s   W O A   c o un t e r pa r t ,   a c hi e vi ng  a n   a c c ur a c y   o f   97. 59%   c o m pa r e d  to   97 . 5% .   T hi s   d i s p a r i t y   un d e r s c o r e s   t h e   n ua n c e d  e f f i c i e n c y   o f   o pt i m i z a t i o n   a l go r i t hm s   i n  t h e   s pe c i f i c   c o n t e x t  o f   f e a t ur e   s e l e c t i o n   f o r   i n t r us i o n   de t e c t i o n .   T h e   s t udy   n o t  o nl y   r e a f f i r m s   t h e   poten t i a l   o f   n a t ur e - i ns p i r e d  a l go r i t hm s   i n   c y be r s e c ur i t y   a pp l i c a t i o n s   b ut   a l s o   e m p h a s i z e s   t h e   n e e d  f o r   c a r e f u l   a lgo r i t hm   s e l e c t i o n   b a s e d  o n   t h e   i n t r i c a c i e s   o f   t h e   pr o bl e m   do m a i n .   F ut ur e   w o r k   c o ul d  de l v e   de e pe r   i n t o  f i ne - t uni n g   pa r a m e t e r s ,   e x p l o r i n g  ot h e r   da t a s e t s ,   a n d  e x t e n d i n g  t h e   a n a ly s i s   t o  di v e r s e   ML   m o de l s .   Ov e r a l l ,   t h e   i ns i g h t s   g l e a n e d  f r o m   t hi s   r e s e a r c h   c o n t r i b ut e   to  t h e   o n go i n g  d i s c o ur s e   o n   o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm s   i n   c y be r s e c ur i t y ,   pa vi ng  t h e   wa y   f o r   c o n t i n ue d  a d v a n c e m e n t s   i n  i n t r us i o n   de t e c t i o n   m e t h o d o l o g i e s .   F ut ur e   wo r ks   wi ll   c o m pa r e   ot h e r   o p t i m i z a t i o n   a l go r i t hm s   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n.   I n   a dd i t i o n ,   m o r e   c l a s s if i e r s   w il l   be   t e s t e d  wi t h   t h e   W O A  o p t i mi z a t i o n   a l go r i t hm .         RE F E R E NC E S   [ 1]   M .  B a ng  a nd  H .  S a r a s w a t,   “ B ui ld in g  a n  e f f e c ti ve   a nd  e f f ic i e nt   c o nt in u o us   w e b  a ppl i c a ti o n  s e c u r it y   pr o gr a m, ”   in   2016  I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   O n  C y b e r   Si tu at io nal   A w ar e ne s s ,  D at a  A nal y ti c s   A nd  A s s e s s m e nt   ( C y be r SA ) ,   2016,  pp.  1 - 4,  do i:   10.1109/C y b e r S A .2016.7503287.   [ 2]   M .  A bua lh a j,   M .  A l - Z y o ud,  M .  H ia r i,   Y .  A lr a ba na h,  M .  A nb a r ,  A .  A me r ,  a nd  A .  A l - A ll a w e e ,  “ A   f in e - tu n in g  of   de c is i o n  tr e e   c la s s if i e r   f or   r a ns o mwa r e   de t e c ti o n  ba s e d  o n  me m or y   da ta , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   D at a  and N e tw or k   Sc ie n c e ,   v o l.   8,  no .  2,  pp.   733 - 742, 2024.   [ 3]   P .  R .  C ha ndr e ,  P .  N .  M a ha ll e ,  a nd  G .  R .  S hi nd e ,  “ M a c hi n e   l e a r ni ng  ba s e d  n ov e l  a ppr o a c h  f or   in t r us io n  d e t e c ti o n  a nd  pr e ve nt io n   s y s te m:  a  t oo l  ba s e d  ve r i f i c a ti o n, ”   in   I E E E  G lo bal  C onf e r e n c e  on  W ir e le s s  C om put in g and N e tw or k in g ( G C W C N ) ,   2018, pp.   135 - 140, do i:  10.1109/ G C W C N .2018.8668618.   [ 4]   M .  A bua lh a j,   A .  A bu - S ha r e ha ,  Q .   S ha mbo ur ,  A .   A ls a a id a h,  S .  A l - K ha ti b,  a nd  M .  A nba r ,  “ C us to mi z e d  K - n e a r e s t  ne ig hb o r s ’   a lg o r it h m  f o r  ma lwa r e  d e te c ti o n, ”   I nt e r nat io nal  J our nal  of  D at a and N e tw or k  Sc ie nc e ,   v o l.  8, n o . 1, pp. 431 - 438, 2024.   [ 5]   P. - Z .  Z h o u,  H .  Z ha ng,  a nd  W .  L ia ng,   “ R e s e a r c h  o n  h y b r id   in tr us io n   de t e c ti o n  ba s e d  o n  im p r ov e d   ha r r is   ha w k  o pt im iz a t io n   a lg o r it h m, ”   C onne c ti on Sc ie nc e ,   v o l.  35, n o . 1, pp. 1 - 24, Apr . 2 023, do i:  10.1080/09540091. 2023.2195595.   [ 6]   G .  Y e duk o nda lu ,  G .  H .  B in du,  J .  P a v a n,  G .   V e nka t e s h,  a nd  A .  S a i T e ja ,  “ I nt r us i o n  d e t e c ti o n  s y s t e m  f r a m e w o r k  us in g  ma c hi ne   le a r ni ng, ”   in   2021  T hi r d  I n te r nat io nal   C onf e r e nc e   on  I nv e nt iv e   R e s e ar c h  in   C om put in g  A ppl ic at io ns   ( I C I R C A ) ,   C o im ba t o r e ,  I ndi a , 2021, pp. 1224 - 1230, d o i:  10.1109/I C I R C A 51532.2021.9544717.   [ 7]   H .  M e nd e s ,  S .  E .  Q ui nc oz e s ,  a nd  V .  E .  Q ui n c oz e s ,  “ A  w e b  us e r   in t e r f a c e   t oo l  f or   m e ta he u r is ti c s - ba s e d  f e a tu r e   s e l e c ti o n   a s s e s s me nt  f o r   I D S s , ”   O c t.  2022, d o i:  10.1109/ c s ne t5 6116.202 2.9955616.   [ 8]   M .  K o lh a r ,  F .  A l - T ur jm a n,  A .  A la me e n,  a nd  M .  M .  A bua lh a j,   “ A   th r e e   la y e r e d  d e c e nt r a li z e d  I oT   bi o m e t r ic   a r c hi t e c tu r e   f o r   c it y   lo c kd o w n dur in g C O V I D - 19  o ut b r e a k, ”   I e e e  A c c e s s ,   v o l.  8, pp.  163608 - 163617, 2020.   [ 9]   M .  A la z a b,  R .  A .   K hur ma ,  P .  C a s ti ll o ,  B .  A bu - S a li h,  A .  M a r tí n,  a nd  D .  C a ma c ho ,  “ A n  e f f e c ti v e   n e tw o r ks   in t r us io n  d e t e c t io n  a ppr o a c h  ba s e d  o n  h y br id   ha r r is   ha w ks   a nd  mul ti - la y e r   p e r c e p tr o n, ”   E gy pt ia n  I nf or m at ic s   J our nal ,   v o l.   25,  n o .   1,  pp.  1 - 9,  M a r .   2024, do i:  10.1016/j . e ij .2023.100423.   [ 10]   S .  M ir ja li li   a nd  A .  L e w is ,  “ T h e   w ha le   o pt im i z a ti o n  a lg or it hm , ”   A dv anc e s   in   E ngi ne e r in g  So f tw ar e ,   v o l.   95,  pp.  51 – 67,  M a y   2 016,   do i:  10.1016/j .a d ve ngs of t. 2016.01.008.   [ 11]   B .  S ubba ,  S .   B is w a s ,  a nd  S .  K a r ma ka r ,  “ E nha n c in g  p e r f or ma nc e   of   a n o ma l y   ba s e d   in tr us i o n  d e t e c ti o n  s y s t e ms   th r ough  di me ns i o na li t y   r e du c ti o n  us in g  p r in c ip a l  c omp o ne nt   a na l y s is , ”   in   I nt e r nat io nal   C onf e r e nc e   on  A dv anc e d  N e tw or k s   and  T e le c om m uni c at io ns  Sy s te m s ,   I E E E , 2017.   [ 12]   S .  A .  A z i z ,  A .  S .  E L - O la   H a na f i,   a nd  A .  E .  H a s s a ni e n,  “ C o m pa r is o n  of   c la s s if i c a ti o n  t e c hni qu e s   a ppl ie d  f or   ne tw or k  in tr us io n  de t e c t i o n a nd c la s s i f ic a ti o n, ”   J our nal  of  A ppl ie d L ogi c ,   vo l.  24,  pp. 109 – 118, 2017.   [ 13]   P .  G upt a   a nd  M .  K ul a r i y a ,  “ A  f r a m e w o r k  f or   f a s t  a nd  e f f i c i e nt   c y b e r   s e c ur i t y   ne twor k  in tr us i o n  d e t e c ti o n  us in g  a pa c h e   s pa r k , ”   in   I nt e r nat io nal  C onf e r e nc e  on A dv anc e s  i n C o m put in g and   C om m uni c at io ns ,   2016, pp. 824 – 831.   [ 14]   J .  L e e ,  D .  P a r k,  a nd  C .  L e e ,  “ F e a tu r e   s e le c ti o n   a lg o r it hm   f o r   in tr us i o ns   de t e c ti o n  s y s te m   us in g  s e qu e nt ia l  f or w a r d  s e a r c h   a nd   r a ndo m  f or e s t  c la s s if ie r , ”   T r ans ac ti ons  O n I nt e r ne t  A nd I nf o r m at io n Sy s te m s ,   v o l.  11, n o . 10, pp. 5132 – 5148, 2017.   [ 15]   H .  A l - M im i   e t  al .,   “ A n  e nha nc e d  in t r us io n   de t e c ti o n  s y s te m  f or   pr o t e c ti ng  H T T P   s e r v i c e s   f r o m  a tt a c ks , ”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   A dv anc e s  i n So f t  C om put in g and   I ts  A ppl ic at io ns ,  vo l.  15, n o . 3 , 2023.   [ 16]   Ü .  Ç a v uş o ğl u,  “ A   n e w   h y b r id   a ppr o a c h  f o r   in t r us io n  d e t e c ti on  us in g  ma c hi ne   le a r ni ng  m e th o ds , ”   A ppl ie d  I nt e ll ig e nc e ,   vo l.   49,   pp. 2735 – 2761, 2019, do i:  10.1007/s 10489 - 018 - 01408 - x.   [ 17]   M .  M .   A bua lh a j   e t  al .,   “ A  p a r a di gm   f or   D o S   a tt a c k  di s c l o s ur e   us in g  ma c hi ne   l e a r ni ng  te c hni qu e s , ”   I nt e r nat io nal   J our n al   o f  A dv anc e d C om put e r  S c ie nc e  and A ppl ic at io ns ,   v o l.  13, n o . 3, 2 022.   [ 18]   N .  S ho n e ,   T .  N .   N g o c ,   V .  D .  P ha i,   a nd  Q .  S hi ,   “ A  d e e p   le a r ni n g  a ppr o a c h  t o  n e tw o r k  in t r us io n   d e te c ti o n , ”   I E E E   T r ans ac ti ons   on  E m e r gi ng T opi c s  i n C om put at io nal  I nt e ll ig e nc e ,  v o l.  2, n o . 1, p p. 41 - 50, F e b. 2018, d o i :  10.1109/ T E T C I .2017.2772792.   [ 19]   R . A .   K hu r ma , M . A . A w a da ll a h, a nd  I . A lj a r a h,   “ B in a r y   ha r r is  ha w ks  o pt im is a ti o n   f il t e r  ba s e d a ppr o a c h  f or   f e a tu r e  s e l e c ti o n , ”   I n  2021  P al e s ti ni an  I nt e r nat io nal   C onf e r e n c e   on  I nf or m at io n  and  C om m uni c at io n  T e c hnol ogy   ( P I C I C T ) ,   S e p.  2021,   do i:   10.1109/pi c i c t5 3635.2021.00022.   [ 20]   B .  D .  S hi v a h a r e   e t  a l. ,   “ S ur v e y   pa pe r :  w ha le  o pt im iz a t io n  a l go r it h m  a nd  it s  v a r i a nt   a pp li c a ti o n s , ”   I n 2 02 1  I nt e r na ti o na l  C on fe r e n c e   on   I nn ov at iv e  P r a c t ic e s  i n   T e c h no lo gy  a nd  M an ag e m e nt  ( I C I P T M ) ,  F e b.  2 02 1,  do i:  1 0. 11 09 /i c i pt m 52 21 8. 20 21 .9 38 83 44 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       C ompar ati v e   analys is   of   w hale  and  Har r is   Ha w k s   opti miz ati on  f or   f e atur e   s e lec ti on  …  ( M os leh  M .   A bualhaj )   185   [ 21]   M .  N a di mi - S ha hr a ki   e t  al .,   “ A  s y s te ma ti c   r e v ie w   of   th e   w ha le   o pt im i z a ti o n   a lg or it hm:   th e or e ti c a l   f o unda ti o n,  im p r ove me n ts ,  a nd  h y br id iz a ti o ns , ”   A r c hi v e s   of   C om put at io nal   M e th ods   in   E ngi ne e r in g ,  vo l.   30,  pp.   4113 – 4159,  2023,  d oi :  10.1007/s 11831 - 023 - 09928 - 7.   [ 22]   M .  M .  A bua lh a j  a nd  S .  N .  A l - K ha ti b,  “ U s in g  de c is i o n  t r e e   c la s s if i e r   t o   d e t e c t   tr o ja n  h o r s e   ba s e d  o n  m e m or y   da ta , ”   T E L K O M N I K A ,  vo l.  22, n o . 2, pp. 393 – 393, Apr . 2024, d o i:  1 0.12928/t e lk o mni ka . v 22i 2.25753 .   [ 23]   X. - Y .  S hi h,  Y .  C hi u ,   a nd  H .  - E .  W u,  “ D e s ig n  a nd  im pl e me n ta ti o n  of   d e c is i o n - tr e e   ( D T )   o n li ne   t r a in in g  ha r dw a r e   us in g  di v i de r - fre e  G I   c a lc u la ti o n a nd s pe e di ng - up d o ubl e - r oo t  c la s s if i e r , ”   in   I E E E  T r ans ac ti ons  on C ir c ui ts  and Sy s te m s  I :  R e gul ar   P ape r s ,   vo l.   70, no . 2, pp. 759 - 771,  F e b. 2023, d o i :  10.1109/ T C S I .2022.322 2515 .   [ 24]   M .  G ha r ib ,  T .  Z o pp i ,   a nd  A .  B o nda v a ll i,   “ O n  th e   p r o pe r ne s s   of   in c o r p o r a ti ng  b in a r y   c la s s if i c a ti o n  ma c hi n e   l e a r ni ng   a lg or it hms   in to   s a f e t y - c r it i c a l  s y s t e m s, ”   in   I E E E   T r ans ac ti ons   on  E m e r gi ng  T opi c s   in   C om put in g ,  vo l.   10,   n o .  4,  pp.   1671 - 1686,  1   O c t. - D e c .   2022, do i:  10.1109/ T E T C .2022.3178631.   [ 25]   H .  E . M a s s a r i,  Z . S a b o u r i,  S .  M ha mm e di ,   a nd N .  G h e r a bi ,  “ D ia be t e s   pr e di c ti o n us in g ma c hi n e  l e a r ni ng  a lg o r it hms  a nd   o nt o l o g y, ”   in  J our nal  of  I C T  St andar di z at io n,   v ol .  10, n o . 2, pp. 319 - 337,  2022, do i:  10.13052/j ic ts 2245 - 800X.10212.       B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS        P ro f .   M o s l eh   M .   A b u a l h a j          i s   a  s e n i o r  l ec t u r e r  i n   Al - A h l i y y a  A mm a n   U n i v e rs i t y .   H e   recei v ed   h i s   fi rs t   d e g r ee   i n   C o m p u t e r  S c i en ce   fro m   P h i l ad el p h i a  U n i v e rs i t y ,   J o rd an ,   i n   2 0 0 4 ,   m as t e r  d e g r ee   i n   C o m p u t e r  In fo r m at i o n   S y s t em   fro m   t h e   A rab   A c a d emy   f o r   Ban k i n g   a n d   F i n a n c i a l   S c i en ce s ,   J o rd an   i n   2 0 0 7 ,   an d   P h . D .   i n   M u l t i med i a  N e t w o r k s   Pro t o co l s   fro m   U n i v e rs i t i   Sa i n s   Mal a y s i a  i n   2 0 1 1 .   H i s   re s e ar c h   ar e a  o f  i n t e r e s t   i n cl u d e s   V o I P,   c o n g e s t i o n   c o n t ro l ,   a n d   cy b e rs ecu ri t y   d at a  m i n i n g   an d   o p t i mi zat i o n .  H e  c a n   b e  c o n t ac t e d   at   em a i l :   m . ab u a l h a j @ a mm a n u . ed u . j o .         M r.   M o h a m m a d   O.   Hi a ri           i s   a  l ec t u r e r  i n   Al - A h l i y y a   A mm an   U n i v e rs i t y .   H e  rece i v e d   h i s   fi rs t   d eg r ee   i n   So ft w ar e  E n g i n ee ri n g   fro m  Ph i l ad el p h i a  U n i v e rs i t y ,   J o rd a n ,   i n   A u g u s t   2 0 0 4   an d   m as t e r  d e g r ee   i n   Co m p u t e r  S c i en ce  fro m   A l   Ba l q a  A p p l i ed   U n i v e rs i t y ,   J o rd an   i n   F e b ru ar y   2 0 1 6 .   H i s   re s e ar c h   ar e a  o f  i n t e r e s t   i n cl u d e s   V o I P  a n d   cy b e rs ecu ri t y   d at a  mi n i n g   an d   o p t i m i zat i o n .  H e  c an   b e   co n t a c t e d   at   em a i l :     m . h y ar i @ a mm a n u . ed u . j o .         D r.   A deeb  A l s a a i da h           rece i v e d   t h e  b ach e l o r’s   d e g r ee   i n   Co m p u t e r   E n g i n ee r i n g   fro m   t h e   Fa cu l t y   o f  E n g i n ee r i n g ,   A L Bal q a  A p p l i ed   U n i v e rs i t y ,   t h e   m as t e r’s   d e g r ee   i n   N e t w o rk i n g   a n d   C o m p u t e r   S ec u r i t y   fro m  N Y I T   U n i v e rs i t y ,   a n d   t h e   Ph . D .   d eg r ee   i n   Co m p u t e r  N e t w o rk   fr o m   U S I M ,   Mal a y s i a .   H e   i s   c u rr en t l y   an   A s s i s t an t   Pro fe s s o r  i n   N e t w o r k   an d   C y b e rs ecu ri t y   d e p art men t   at   A l - A h l i y y a  A mm a n   U n i v e rs i t y   (A A U ).   H i s   r e s e ar c h   i n t e r e s t s   i n c l u d e   n e t w o rk   p e rfo r m a n ce ,   m u l t i me d i a  n e t w o r k s ,   n e t w o r k   q u al i t y   o f  s e r v i ce  (Q o S),   t h e   Io T ,   n e t w o rk   m o d e l i n g   a n d   s i m u l at i o n ,   n e t w o rk   s ecu ri t y ,   a n d   cl o u d   s ecu ri t y .   H e  c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   a . al s aai d ah @ a mm an u . e d u . j o .         D r.   M a h ra n   M .   A l - Zy o u d          i s   a n   as s i s t an t   p ro fe s s o r   o f   N e t w o rk s   a n d   C y b e rs ecu ri t y   at   A l - A h l i y y a   A mm an   U n i v e rs i t y .   H e   r ece i v e d   a  B . S c .   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce  an d   a   M. S c .   i n   C o m p u t e r   I n f o r m at i o n   S y s t em s   fro m  t h e  U n i v e rs i t y   o f  J o r d an   i n   2 0 0 4   an d   2 0 1 2 .   H e  r ecei v e d   a   Ph . D .   i n   Co m p u t e r  S ci e n ce  fro m  t h e  U n i v e rs i t y   o f   A l ab am a,   U S A ,   i n   2 0 1 9 .   H i s   r e s e ar ch   i n t e r e s t s   i n c l u d e  d at a  p ri v a cy   an d   Io T   s ec u r i t y .   H e  c an   b e  c o n t ac t e d   at   em ai l :   m . z y o u d @ a mm a n u . e d u . j o .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.