I AE I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   7 ,   No .   4 Dec em b er   201 8 ,   p p .   153 ~ 164   I SS N:  2252 - 8938 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 7 .i 4 . p p 1 53 - 1 64          153       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JA I   A Nov el  O pti m i z a tion Alg o rith m  B a sed  o n St ing ing     Beha v io o Bee       S.  J a y a la k s h m i,  R.   Asw ini   De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   IF ET   Co ll e g e   o f   En g in e e rin g ,   V il lu p u ra m In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   2 0 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   Sep t   5 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   Sep t 2 5 ,   2 0 1 8       Op ti m iza ti o n   a lg o rit h m a re   se a r c h   m e th o d to   f in d   a n   o p ti m a so lu ti o n   to   a   p ro b lem   w it h   a   se o f   c o n stra i n ts.   Bio - I n sp ired   A lg o rit h m (BIA s)  a re   b a se d   o n   b i o lo g ica b e h a v io t o   so lv e   a   re a w o rld   p r o b lem .   BIA   w it h   o p ti m iza ti o n   tec h n iq u e   is   to   im p ro v e   th e   o v e ra ll   p e rf o rm a n c e   o f   BI A .   T h e   a im   o th is   p a p e is  to   i n tro d u c e   a   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   w h ich   is  i n sp ired   b y   n a tu ra stin g in g   b e h a v io r   o f   h o n e y   b e e   to   f in d   th e   o p t im a so lu ti o n .   T h is   a lg o rit h m   p e rf o r m b o th   m o n it o r   a n d   sti n g   i f   a n y   o c c u rre n c e   o f   p re d a t o rs.  By   a p p ly in g   a   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   sti n g in g   b e h a v io r   o f   b e e ,   u s e d   to   so lv e   th e   in tr u sio n   d e tec ti o n   p r o b lem s.   In   th is p a p e r,   a   n e w   h o st  in tru si o n   d e tec ti o n   s y ste m   b a se d   o n   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   h a b e e n   p ro p o se d   a n d   im p le m e n ted .   T h e   p e rf o rm a n c e   o f   t h e   p r o p o se d   A n o m a l y - b a se d   Ho st   In tru si o n   De tec ti o n   S y ste m   ( A - H IDS)  u si n g   a   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   b a se d   o n   sti n g in g   b e h a v io o f   b e e   h a b e e n   tes ted .   In   th is  p a p e r,   a f ter  a n   e x p lan a ti o n   o f   t h e   n a tu ra l   stin g i n g   b e h a v io r   o f   h o n e y   b e e ,   a   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   a n d   A - HID S   a re   d e sc ri b e d   a n d   im p lem e n ted .   T h e   re su lt sh o w   th a t   th e   n o v e o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   o ffe rs  so m e   a d v a n tag e   a c c o rd in g   t o   t h e   n a tu re   o f   th e   p ro b lem .   K ey w o r d :   An o m al y   d etec tio n   B io - I n s p ir e d   A l g o r it h m s   Ho s t in tr u s io n   d etec tio n   s y s te m   I n d ex   T er m s - Op ti m iza tio n   alg o r ith m s   Sti n g i n g   b e h av io r   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   S.  J ay ala k s h m i ,   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   I FET   C o lleg o f   E n g i n ee r i n g ,   Villu p u r a m ,   I n d ia.   E m ail:  s j a y ala k s h m iico n @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Op ti m izatio n   is   t h p r o ce s s   o f   g etti n g   t h b est  r esu l f r o m   t h g i v en   cir c u m s ta n c es.  Desig n ,   co n s tr u ct io n   an d   m ai n te n a n ce   o f   en g i n ee r i n g   s y s te m s   co m p r i s es  o f   d ec is io n   m ak i n g   b o th   at  th m a n a g er ial  an d   th tech n o lo g ical  le v el.   Go als o f   s u c h   d ec is io n s   ar to   m i n i m ize  th ef f o r t r eq u ir ed   o r   to   m ax i m ize  th d esire d   b en ef it.  Nee d s   o f   o p ti m izat io n   is   t h m o s co s e f f ec tiv o r   h ig h est  at tain ab le  p er f o r m a n ce   u n d er   th g iv e n   co n s tr ain ts ,   b y   m a x i m izi n g   d e s ir ed   f ac to r s   an d   m in i m iz in g   u n d esire d   o n es.  T h m a x i m izat io n   is   d ef in ed   as  to   o b tain in g   m o r r es u lt  w i th o u co s t.  An   o p ti m izatio n   p r o b lem   is   th p r o b le m   o f   f i n d i n g   t h b est  s o lu t io n   f r o m   all  f ea s ib le  s o lu tio n s .   T h o p ti m izatio n   p r o b lem s   ar k n ap s ac k   p r o b lem ,   tr a v elin g   s a les m an ,   v e h icle  r o u ti n g   p r o b lem ,   J o b   Sh o p   Sch e d u li n g ,   etc.   An   o p ti m izatio n   alg o r it h m   is   p r o ce s s   w h ic h   i s   e x ec u ted   r ep ea ted ly   b y   co m p ar i n g   v ar io u s   r e s u l ts   u n t il  ex ac s o lu tio n   is   f o u n d .   T h er ar e   tw o   t y p es  o f   o p ti m i za tio n   alg o r ith m s .   Dete r m i n is tic  A l g o r ith m s   u s e   s p ec if ic  o r d er   f o r   ch an g i n g   o n r esu lt   to   o th er .   T h ese  al g o r ith m s   ar in   u s ed   i n   s o m ti m es  an d   w h ic h   is   ap p lied   in   en g i n ee r in g   d esi g n   p r o b lem s .   Sto ch as tic  A l g o r ith m s   ar a ch iev in g   p o p u lar it y   d u to   ce r tain   p r o p er ties   w it h   p r o b a b ilis tic  tr an s latio n   r u les.   T h b io - in s p ir ed   ( b io lo g icall y   in s p ir e d )   m et h o d s   h av s ev er al  f ea t u r es  an d   ad v a n ta g es  co m p ar ed   to   co n v e n tio n al  o p ti m izatio n   s o lv er s   an d   also   to   s o lv h ar d - to - d ef in ( i n   s i m p le  e x p r ess io n s ) ,   r ea l - w o r ld   p r o b lem s .   T h ese  b io - in s p ir ed   m et h o d s   h av p r o v id ed   n o v el  w a y s   o f   p r o b lem - s o lv i n g   f o r   p r ac tica is s u es  in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 8   :   1 5 3     16 4   154   tr af f ic  r o u tin g ,   n et w o r k i n g ,   g a m es,  i n d u s tr y ,   r o b o tics ,   civ il,  w ater   r eso u r ce s   an d   o th er s   f iel d s .   T h n ee d s   to   g o   f o r   b io - in s p ir ed   alg o r it h m   i s   f i n d in g   th s o l u tio n   f o r   co m p lex   o p tim izat io n   p r o b lem   b ased   o n   an i m al  b eh a v io r .   B io lo g icall y   I n s p ir e d   S y s te m s   ar o b s er v in g   an i m al  an d   h u m a n   b eh a v io r s   an d   Stu d y   b i o lo g ical  s tr u ct u r es.   A cq u ir ed   k n o w led g m a y   h e l p   u s   m i m ic  n at u r an d   d ev elo p   b etter   en g in ee r i n g   s y s te m s   a n d   m ac h in e s .   B io - in s p ir ed   co m p u ti n g   is   d ea w it h   co m p licated   i s s u es   u s in g   co m p u tatio n a m eth o d s .   T h e   o b j ec tiv is   to   p r o d u ce   in f o r m atic s   to o l s   w it h   e n h a n ce d   r o b u s t n es s ,   f lex ib ilit y ,   s ca lab il it y   an d   t h at  ca n   i n ter f ac m o r e   ef f ec tiv e l y   w i th   h u m an s .   I i s   m u lti - d is c ip lin ar y   p r o ce s s   w i th   b ased   o n   B io lo g y ,   I n f o r m atics,  C o g n iti v Scien ce ,   C o m p u te r   Scie n ce   an d   r o b o tics .   W s tu d y   b io - in s p ir ed   al g o r ith m s   in   s ec u r it y ,   co m p u tatio n a l   in telli g e n ce ,   in f o r m at io n   r etr ie v al,   r o b o tics ,   m o d eli n g   a n d   s i m u latio n ,   m ac h in lear n in g ,   a n d   b io lo g y   its e lf .         2.   P RO B L E M   ST AT E M E NT   Mo s o f   th co n te m p o r ar y   c o m p u ter   s ec u r it y   r esear c h   wo r k   is   b ased   o n   I n tr u s io n   d et ec tio n   is   co m p o n e n o f   d etec tio n   p r o ce s s es.  I tr ies  to   id en tify   if   h o s is   u n d er   attac k   o r   n o t.   HI DS  ( h o s I n tr u s io n   Dete ctio n   S y s te m )   b ased   o n   lo ca tio n   f r o m   w h ic h   it   co llects  d ata  an d   a n o m al y   b ased   HI D ( A - HI D S).   T h m o s t   p o p u lar   ap p r o ac h   f o r   to d ay ' s   HI DS  is   s till   s i g n atu r b ased .   I p e r f o r m s   in tr u s io n   d etec tio n   b y   s ea r c h in g   f o r   co n ten o r   s eq u e n ce   o f   b y tes  i n   s in g le  p ac k et.   T h is   ap p r o ac h   w o r k s   w ell  i f   th p atter n   o f   attac k s   co u ld   b f o u n d   in   ad v a n ce .   T h is   ap p r o ac h   is   r eliab le  an d   h as  lo w   f alse  n e g ati v es   r ate  f o r   d etec ti n g   k n o w n   attac k s .   Ho w e v er ,   it  ca n n o d etec n e w   attac k s   o r   m u tat io n   o f   k n o w n   attac k s   b ec au s h a v n o b ee n   d is co v er ed .   An o m al y - b ased   d etec tio n   ( A - HI DS)   b u ild s   m o d els  o f   n o r m al  b eh a v io r   in   s y s te m ,   a n d   attem p to   id en ti f y   attac k s   o n   d ev iat io n s   f r o m   t h n o r m al  n et w o r k   ac ti v itie s .   An o m al y - b a s ed   d etec to r s   ca n   d etec n e w   an d   co m p lete l y   u n k n o w n   attac k s   b u m a y   h av h i g h   f alse p o s it iv r ates.       3.   P RO P O SE SYS T E M   3 . 1 .     B ee   Sting ing   B eha v i o ur   Ho n e y   b ee s   h a v t h r ee   ca s tes  ar q u ee n s ,   w o r k er s ,   a n d   d r o n es.  Dr o n es  ar m ale,   w h ile   w o r k er s   an d   q u ee n s   ar f e m ale.   Qu ee n   b ee   w il s p en d   h alf   p er io d   o f   h er   li f f o r   m ati n g   ( i.e .   Ou ts id o f   h iv e)   an d   r e m ai n i n g   lif eti m it  la y s   e g g s .   I h as  s ti n g er   u s ed   to   s tin g   o th er   q u ee n   b ee s   d u r in g   m ati n g   f o r   d o m i n an ce .   Dr o n is   u s ed   to   f in d   th q u ee n   b ee   o n l y   f o r   m ati n g ,   af ter   m ati n g   it  w ill  b d ea d .   I h as  n o   s tin g er .   W o r k er s   d ev elo p   in   2 1   d ay s .   T h eir   d u tie s   ch a n g u p o n   th e   b ee   ag i n   t h o r d er   ( b ir th   w it h   clea n i n g   o u t h eir   o w n   ce ll  a f ter   ea ti n g   th r o u g h   th eir   ca p p ed   b r o o d   c ell)   ar f ee d   b r o o d ,   r ec eiv n ec tar ,   clea n   h iv e,   g u ar d   d u t y ,   s co u t,  o n lo o k er   a n d   f o r ag i n g   ( e m p lo y ed   b ee ) .   S o m e   w o r k er s   e m p lo y   i n   o th er   f u n ctio n al  b e h av io r s ,   s u c h   as   " u n d er tak i n g "   ( r em o v in g   co r p s es o f   t h eir   n e s m ates  f r o m   i n s id t h h i v e) .   Ho n e y b ee s   attac k   o n l y   to   p r o tect  th eir   co lo n y ,   b u w i ll  also   attac k   i f   th e y   ar co n ti n u o u s l y   d is tu r b ed   o u ts id th n es t.  T y p ical  s o u r c es  o f   attac k   w h ic h   m o tiv a tio n   f o r   h o n e y b ee s   to   ad d   alar m   p h e r o m o n e,   v ib r atio n s ,   ca r b o n   d io x id e ,   h air ,   an d   d ar k   co lo r s .   Sti n g in g   i s   th e v e n t u al  f i n al  ac o f   h o n e y b ee ,   b ec au s a f ter   t h at  s h e   w il d ie.   First  th b ee   b ec o m es   aler ted s h tak es  o n   g u ar d in g   s ta n ce   an d   ex ten d s   th s ti n g   th at  r ec r u its   o th er   b ee s   b y   g e n er ati n g   a lar m   p h e r o m o n e.   Seco n d l y ,   th e   b ee   w i ll  s ea r ch   f o r   th e   o r ig i n   o f   s ti m u lu s   a n d   co n f o r m   to w ar d s   it.  Fi n al  o n i s   s h w il attac k e m itti n g   h i g h   p itch e d   b u zz   s o u n d   an d   m a k in g   b o d y   th r u s t s   ag a in s t h e   o r ig in   o f   d is tu r b an ce .   I n   s u c h   p r o tectio n   ac tiv it y ,   h o n e y b e es  r ar ely   p u r s u s ti m u li  f o r   lo n g   d is ta n ce s   ( p u r s u e   v icti m s   f o r   h u n d r ed s   o f   m e ter s ) .   I f   s tin g   o cc u r s ,   t h en   t h b ee   w ill  d ie  s o o n ,   a f ter   s t in g i n g   b ec au s t h s ti n g   is   lef b eh i n d   th p r ed ato r s   an d   t h b ee   ev is ce r ate  its el f   in   f l y i n g   a w a y .   On ce   th b ee s   s tin g er   is   in s id v i cti m ,   it  p u m p s   o u m o r v e n o m   an d   r elea s alar m   p h er o m o n es.  D u r in g   t h is   ti m e,   th s ti n g in g   b ee   w il s p en d   its   d y i n g   m o m e n t s   d is tu r b i n g   i ts   v icti m   b y   f l y i n g   ar o u n d   its   h ea d   as if   it  w er g o in g   to   s ti n g   ( attac k )   ag ain   t h v icti m .     3 . 2 .     B ee   Sting ing   B eha v i o ur   I n   th is   p r o p o s ed   alg o r ith m ,   as  it  h as  alr ea d y   b ee n   m e n tio n ed ,   an   alg o r ith m   b ased   o n   th s tin g in g   b eh av io r   o f   h o n e y   b ee   is   p r es en ted .   T h g en er al  s tep s   o f   t h p r o p o s ed   n o v el  o p tim izatio n   alg o r ith m   b ased   o n   b ee   s tin g in g   b eh a v io r   ar p r esen ted   in   F i g u r e   1.   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   is   n o v el  o p tim izatio n   alg o r ith m   b ase d   o n   th s tin g i n g   b eh av io r   o f   h o n e y   b ee .   T h n o v el  o p ti m izatio n   alg o r i th m   b ased   o n   s ti n g in g   b eh a v i o r   o f   b ee   is   p o p u latio n   b ase d   s ea r ch   al g o r ith m   in s p ir ed   b y   t h n at u r al  s t in g i n g   b eh a v io r   o f   h o n e y   b ee .   B ee s   ar s p ec ies  t h at  ad ap to   t h e n v ir o n m e n ea s il y ,   s o   o r g an ized   s o ciet y   i s   g en er at ed .   T h h iv o f   th e   h o n e y b ee   p r o tect  f r o m   m a n y   p r ed ato r s ( I n s ec ts )   s u c h   as  a n t s ,   w a s p s ,   an d   o t h er   h i v b ee s   ar e   in tr u d er s ,   as  w ell   as  m a n y   m a m m als ar b ea r s ,   s k u n k s ,   m ice,   an d   h u m an s .   T h e   attac k   b eh a v io r   o f   b ee s   is   p r o tectiv to   ce r tain   s ti m u l i th at  s i g n al  t h co lo n y   is   i n   d an g er .     A   b ee   w ill  r ar el y   s t in g   w h e n   i is   a w a y   f r o m   th h iv f o r ag i n g   o n   p o llen ,   n ec tar   o r   w ater   an d   also   a   b ee   s tin g   i f   it  is   h a n d led   r o u g h l y .   Ven o m   i s   g e n er ated   f r o m   t h w o r k er 's  v e n o m   g lan d   an d   th at  is   s to r ed   in   th e   v en o m   s ac ,   w h ic h   i s   f illed   w it h in   1 4   d ay s   a f ter   th e ir   b ir th .   T h ag e   d is tr ib u tio n   o f   th b ee s   in   h i v is   r ele v a n t,  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   N o ve l O p timiz a tio n   A lg o r ith B a s ed   o n   S tin g in g   B eh a vi o r   o f B ee   ( S .   Ja ya l a ksh mi )   155   an d   th at   co lo n ies  w ith   m a n y   b ee s   less   t h a n   2   w ee k s ,   w h o s e   v en o m   s ac s   ar n o y et  f il le d ,   it  s h o w   r elati v el y   litt le  d ef e n s iv b e h av io r .   A   wo r k er   s tin g s   an o t h er   b ee   to   w it h o u i n j u r y   to   s ti n g ,   b u i f   w o r k er   s ti n g s   i n to   a n y   o th er   th ic k er   s k in   g et  d ied .       P se u d o   c o d e   o f   b a s i c   o p t i mi z a t i o n   A l g o r i t h b a se d   st i n g i n g   b e h a v i o r   o f   b e e   1.   I n i t i a l a z i o n   2.   G e n e r a t e   t h e   i n i t i a l   p o p u l a t i o n   r a n d o ml y .   3.   A ssi g n me n t   o f   t h e   t a s k   a t h e   g u a r d   b e e .   4.   S e n si n g   a b n o r mal   a c t i v i t i e s fo r   p r o t e c t i o n   o f   c o l o n y .   5.   W h i l e   ( se n s a n y   a b n o r mal   a c t i v i t i e s)   6.   R e l e a se   a l a r p h e r o mo n e   f o r   c o mm u n i c a t i o n   w i t h   w o r k e r   b e e s t o   l o c a t e   a n d   m a r k   t h r e a t .   7.   I f   e v a l u a t e   a c t i v i t i e s t o   b e   c o n t i n u e d   t h e n   8.   r e c r u i t   b e e s t o   st i n g   t h r e a t   9.   st i n g i n g   r e l e a se   mo r e   p h e r o mo n e   t o   i n c r e a se   a t t a c k .   1 0 .   En d   i f   1 1 .   R e p e a t   t h e   p r o c e ss u n t i l   t h e   d i st u r b a n c e   i s o v e r .   1 2 .   En d   w h i l e     Fig u r 1 .   P s eu d o   co d o f   b asic o p tim iza tio n   al g o r ith m   b ased   s tin g i n g   b eh av io r   o f   b ee       I n   t h b asic  al g o r it h m ,   th e   f ir s s tep   o f   th e   al g o r ith m   s tar ts   b y   w o r k er   b ee s   b ein g   p lace d   r a n d o m l y   i n   s ea r ch   s p ac e.   T h s ec o n d   s te p   o f   th al g o r ith m   is   a s s i g n in g   t h d u tie s   to   ea ch   an d   e v er y   w o r k er   b ee s .   T h e   w o r k er   b ee   co n tai n s   m an y   d u ti es  lik n u r s in g   b ee ,   h i v clea n i n g ,   f o r ag i n g ,   g u ar d   d u t y ,   etc.   th alg o r it h m   m ai n l y   b ased   o n   g u ar d   b ee s   to   p r o tec th h i v e.   T h g u ar d   b ee s   ar u s ed   to   p r o tec th h i v e,   q u e en   an d   t h e m s el v e s   f r o m   i n tr u d er s   ( i n s ec t s ) ,   m a m m als  a n d   o th er   b ee s   ( r o b b in g   b ee s ) .   T h th ir d   s tep   o f   th al g o r ith m   is   b a s ed   o n   th g u ar d   d u t y   w h ic h   i s   u s ed   to   p r o tect  h iv e,   q u ee n ,   f o o d   an d   th e m s el v es.  I is   r a n d o m l y   c h ec k in g   a n y   ab n o r m al   act iv itie s   d o n f o r m   t h o u t s id o f   co lo n y .   I f   an y   ab n o r m al  a ctiv itie s   ar d o n th en   t h g u a r d   b ee s   ar r elea s es   alar m s   p h er o m o n es  to   r ec r u it   th o th er   b ee   to   attac k   th i n tr u d er s .   All  t h b ee s   ar lo ca ted   an d   m ar k er   t h e   in tr u d er s   b ased   o n   s o m id e n t if icatio n   li k h air ,   s m el l,  co lo r ,   etc.   I f   th p r o ce s s   is   co n tin u ed   s i m u ltan eo u s l y   th en   s ti n g   t h i n tr u d er   w h ich   e m it s   p h er o m o n to   r ec r u it  al b ee s   to   s ti n g   t h i n tr u d er s   ( i.e .   i n cr ea s t h attac k s ) .   T h p r o ce s s   is   co n ti n u ed   u n til  th in tr u d er   is   s to p p ed   d is tu r b an ce   o r   m o v a w a y   f r o m   t h c o lo n y .   T h f ir s s tep   to   o u r   m o d el   is   d escr ib es  h u n ti n g   b e h av io r .   W o r k er   b ee s   d u tie s   c h an g u p o n   t h b ee   ag e   in   th o r d er   ( b ir th   w ith   clea n i n g   o u th eir   o w n   ce ll  a f ter   ea tin g   th r o u g h   th eir   ca p p ed   b r o o d   c ell)   ar f ee d   b r o o d ,   r ec eiv n ec tar ,   clea n   h i v e,   g u a r d   d u ty ,   s co u t,  o n lo o k er   an d   f o r ag in g   ( e m p lo y ed   b ee ) .   So m w o r k er s   e m p lo y   i n   o th er   f u n ctio n a b eh av io r s ,   s u ch   as  clea n i n g   co r p s es  o f   th eir   n est  m ate s   f r o m   in s id th h i v e.   T h in itial  s tate   o f   all  w o r k er   b ee   is   th s ta te  d ec id ed   U( t) ,   m ea n s   t h at  th e y   ar d o in g   t h eir   d u ties   co n ti n u o u s l y .   I f   s u c h   a n   d ec id ed   w o r k er   b ee   m ee ts   liv in g   p r e y   an i m al  in   its   s u r r o u n d in g   en v ir o n m en t,  it  s ti n g s   ( th u s   k ill s )   th is   p r e y   an d   th u s   b ec o m e s   s tin g er   w o r k er   b ee   ( S(t) )   f o r   s o m ti m ( τ Sti n g er s ) .   Af ter   th is   ti m p er io d   it   s to p s   s tin g i n g   an d   b ec o m es  a n   d ec id ed   w o r k er   b ee   U( t)   ag ain .   Ass u m ed   th a th h i g h er   t h s p atial  d en s it y   o f   p r e y   is   ex p r ess ed   b y   v ar iab le  Ψ ( t) - t h f aster   d ec id ed   w o r k er   b ee   en co u n ter s   l iv i n g   p r e y   ite m   a n d   t h f as ter   i is   r ec r u i ted   to   th e   s tin g i n g   tas k .   T h is   p r o ce s s   o f   r ec r u it m en R   f o r   s ti n g i n g   i s   th er ef o r m o d eled   as th f o llo w i n g   E q u a tio n   1 ,     R = α S t i n g er s   Ψ ( t ) U ( t )   ( 1 )     w h er eb y   α St in g er s   i s   t h r ec r u it m en r ate  o f   d ec id ed   w o r k e r   b ee s   to   s ti n g er s .   T h ab an d o n in g   f r o m   th s ti n g i n g   ta s k   i s   ex p r es s ed   b y   βS ti n g er s   ( t)   m o d eled   as th f o llo w in g   E q u atio n   2 ,   w h er eb y .     β S t i n g er s = 1 τ S t i n g er s   ( 2 )     β S t i n g er s ( t ) is   th ab a n d o n m e n r ate  o f   s tin g in g   w o r k er   b ee s .   T h ese  c o n s id er atio n s   f i n all y   lead   t E q u atio n   3 ,   w h ic h   d escr ib es t h d y n a m ic s   o f   t h s ti n g er   w o r k er   b ee   task   g r o u p     dS dt = α S t i n g er s   . Ψ ( t ) . U ( t )   β S t i n g er s . S ( t )       ( 3 )     As  co n s id er   w o r k er   b ee   p o p u latio n   as  b ein g   clo s ed   s y s te m ,   it  ca n   m o d el  th d y n a m ic s   o f   t h d ec id ed   w o r k er   b ee   b y   th f o llo w i n g   E q u atio n   4 ,   w h er eb y   n H u n ter s   ex p r ess es  t h to tal  n u m b er   o f   h u n t in g   a n ts   a n d   U( t)   ex p r ess es t h n u m b er   o f   d ec id ed   w o r k er   b ee :     U ( t ) = n Hun t er s S ( t )                 ( 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 8   :   1 5 3     16 4   156   T h n u m b er   o f   w o r k er   b ee   th at  en g a g i n   t h h u n ti n g   tas k   in   t h f u ll  co lo n y   p o p u latio n   ( n C o lo n y d ep en d s   o n   th co lo n y   s ize.   E v en   s m aller   co lo n ies  h a v h i g h er   n u m b er   o f   w o r k er s   en g a g in g   in   h u n ti n g   t h an   lar g er   co lo n ies  m o d eled   as t h e   f o llo w in g   E q u atio n   5 .       n Hun t er s = n C o l o n y . 0 . 0 7 95 n Co l o ny 0 . 1309 1 . 22             ( 5 )     3 . 3 .     F l o w cha r t   f o r   P ro po s ed  Sy s t e m   T h b elo w   f lo w   c h ar r ep r esen h o w   b ee s   ar p r o tect  th eir   h iv b y   u s in g   s t in g i n g   b eh a v io r   is   u s ed   in   o p tim izatio n   al g o r ith m   to   i m p r o v th p er f o r m an ce   o f   t h b io - in s p ir ed   alg o r ith m .   W o r k er   b ee s   d u ties   ch a n g e   u p o n   th b ee   ag in   th o r d er   ( b ir th   w it h   clea n i n g   o u th e ir   o w n   ce ll  af ter   ea tin g   th r o u g h   th eir   ca p p ed   b r o o d   ce ll)  ar f ee d   b r o o d ,   r ec eiv n ec tar ,   clea n   h iv e,   g u ar d   d u t y ,   s c o u t,  o n lo o k er   an d   f o r ag i n g   ( e m p lo y ed   b ee ) .   So m e   w o r k er s   e m p lo y   i n   o th er   f u n c ti o n al  b eh a v io r s ,   s u ch   as  clea n i n g   co r p s es  o f   th e ir   n e s m ates   f r o m   i n s id t h h iv e.   T h is   s ec tio n   d e s cr ib es  ab o u s tin g i n g   b eh a v io r   o f   b ee .   I n   Ho n e y   b ee   co lo n y ,   g u ar d   b ee s   ar m o n ito r in g   t h e   en tr an ce   to   t h eir   h i v f o r   i n tr u d er s .   Gu ar d   b ee s   ar s ti n g   f o r   th r ee   r ea s o n s .   First  o n is   in tr u d er s ,   Ho n e y   b ee s   b eh av e   d ef e n s i v el y   w h e n   i n tr u d er   ar n ea r .   W h ile  m o n ito r i n g ,   if   g u ar d   b ee s   ar f in d   in tr u d er   f o r   ex a m p le  p r e y ,   th en   it w ill  s i g n al   t h i n tr u d er   an d   also   r elea s e   alar m   p h er o m o n to   o th er   b ee s .   I f   t h p r o ce s s   is   co n ti n u ed ,   th e n   it  w i ll st i n g   th i n tr u d er .         Q u e e n ,   D r o n e ,   w o r k e r T a s k   c a n   b e   a s s i g n e d   t o   t h e w o r k e r s   s u c h   a s   s c o u t ,   o n l o o k e r a n d   e m p l o y e d   b e e s S e c u r e   I   l i v e D e t e c t   a n y a b n o r m a l a c t i v i t y A l e r t   B e e s / W a r n   S o u r c e O n   o c c u r r e n c e o f   a n y   d i s t u r b a n c e No No Y e s C o m m u n i c a t e   w i t h   W o r k e r   B e e s L o c a t e   a n d   m a r k   t h e   t h r e a t S t i n g / a t t a c k   t h e   t h r e a t I n c r e a s e   t h e   a t t a c k   o n   t h e   t h r e a t w i t h   r e l e a s e   m o r e   p h e r o m o n e C h e c k   t h e d i s t u r b a n c e   o v e r No Y e s     Fig u r 2 .   Flo w   c h ar t o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m       Seco n d   o n is   o th er   h iv b ee s g u ar d   b ee s   ar w o n allo w   o th er   h iv b ee   b ec au s th e y   w ill  r o b   h o n ey ,   p o llen   an d   n ec tar .   T h ey   id en t if y   t h o th er   h i v b ee s   b ased   o n   p h er o m o n ( i.e   ea ch   h i v e   co n tain s   u n iq u e   p h er o m o n e)   b y   u s i n g   g u ar d   b ee s   s e n s i n g   an te n n a s .   I f   o th er   b ee s   ar c o n tin u ed   to   en ter   th h iv th e n   th e y   w ill   s tin g   o th er   b ee .     T h ir d   o n is   to   p r o tect  o u r   s elf   f r o m   a n y   o th er   w h ile  g at h e r in g   p o lle n   an d   n ec tar .   Ho n e y   b ee s   ar e   ca p ab le  to   s tin g   o n l y   o n ce .   B ec au s s ti n g er s   co n s i s o f   b ar b s   an d   ar attac h ed   to   t h w o r k er s   i n test i n e,   t h e y   d etac h   f r o m   t h s ti n g i n g   b ee s   b o d y   af ter   attac k in g   a   v ic ti m .   Af ter   s tin g i n g ,   h o n e y   b ee   w il d ie  s o o n   af ter   tr an s f er r in g   it s   v e n o m p h er o m o n e s   r e leased   at  t h ti m o f   attac k   w i ll  alar m   an d   s ti m u lat o th er   w o r k er   b ee s   to   attac k   d escr ib ed   in   th F i g u r 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   N o ve l O p timiz a tio n   A lg o r ith B a s ed   o n   S tin g in g   B eh a vi o r   o f B ee   ( S .   Ja ya l a ksh mi )   157   4.   P E RF O RM ANCE E VA L U AT I O N   4 . 1 .     I ntr us io n De t ec t io n Sy s t e m   I n tr u s io n   is   t h s et  o f   ac tio n s   t h at  atte m p t s   to   co m p r o m is i n teg r it y ,   co n f id e n tialit y   o r   a v ai lab ilit y   o f   n et w o r k   r eso u r ce s w h ile  a n   i n tr u d er   is   a n y   u s er   o r   g r o u p   o f   u s er s   w h o   i n itiate s   s u c h   in tr u s i v ac tio n .   An   I n tr u s io n   Dete ctio n   S y s te m   is   en g i n ee r ed   to   g en er ate  an   aler w h en   it  o b s er v es  p o ten tiall y   m alicio u s   tr af f ic.   I m o n ito r s   p ac k ets   f r o m   n et w o r k   co n n ec tio n s   a n d   d eter m i n es   i f   it   is   a n   i n tr u s i v ac ti v it y   o r   n o t.  On ce   a n   i n tr u s io n   is   d etec ted ,   th I DS sim p l y   p e r f o r m s   o n o f   th f o llo w i n g   ac tio n s : ( a)   L o g s   in   m es s ag i n to   s y s te m   a u d it f ile  to   b later   an al y ze d   b y   n et w o r k   s ec u r it y   ex p er ts ,   ( b )   Sen d   e m ail  aler to   n et w o r k   ad m i n is tr ato r s ,   an d   ( c)   Sto p s   s u c h   co n n ec tio n   to   en d   an   in tr u d er ' s   a ttack   ( a s   p lace d   u n d er   I n tr u s io n   P r ev en tio n   S y s te m )   a m o n g s m a n y   o th er   f u n ctio n s .   I n tr u s io n   Dete ctio n   S y s te m s   ( I DS)   ar e   s ec u r it y   to o ls   th at   p r o v id ed   to   s tr en g t h en   t h s ec u r it y   o f   co m m u n icatio n   a n d   in f o r m a ti o n   s y s te m s .   T h is   ap p r o ac h   is   s i m ilar   to   o th er   m ea s u r es  s u ch   a s   an ti v ir u s   s o f t w ar e,   f ir e w all s   an d   ac ce s s   co n tr o s ch e m e s .   I i s   d iv id ed   i n to   a n   an o m al y   d etec tio n   s y s te m   an d   s ig n at u r d etec tio n   s y s te m   [ 3 ] .   T h s ig n at u r b ased   d etec tio n   id en tif ies  tr af f ic  d ata  w h ich   is   to   b d an g er o u s   attac k   w h er an o m al y   d etec tio n   co m p ar es  ac tiv ities   ag ain s n o r m al  b eh a v io r .   H y b r id   in tr u s io n   d etec tio n   s y s te m s   co m b in th e   tech n iq u es  o f   b o th   t h ese  ap p r o ac h es.  E ac h   tec h n iq u h as  i ts   o w n   ad v a n ta g es  a n d   d is ad v an ta g es.  T h ad v an ta g o f   an o m al y   d etec tio n   s y s te m   as  f o llo w s .   Firs tl y ,   th e y   ar ca p ab le  o f   d etec tin g   i n s id er   atta ck s .   Fo r   e x a m p le   i f   an y   u s er   is   u s i n g   an y   s to le n   ac co u n a n d   p er f o r m   s u c h   ac ti o n s   th a ar b ey o n d   n o r m al  p r o f i le  o f   t h u s er ,   a n   alar m   w il b g e n er ated   b y   t h e   an o m al y   d etec tio n   s y s te m .   Se co n d l y ,   t h d etec tio n   s y s te m   i s   b ased   o n   c u s to m   m ad p r o f iles .   I b ec o m es  v er y   d if f ic u lt  f o r   an   attac k er   to   ca r r y   o u an y   ac ti v it y   w it h o u s ettin g   o f f   a n   alar m .   Fin all y ,   i ca n   d etec t h attac k s   t h at  ar p r ev io u s l y   n o k n o wn .   An o m al y   d etec tio n   s y s te m s   lo o k   f o r   a n o m alo u s   ev en t s   r ath er   t h an   t h attac k s .     Ma n y   HI DS  e m p lo y   tec h n iq u e s   f o r   b o th   s ig n at u r an d   an o m a l y   b ased   I DS.  Sig n at u r b ased   HI DS  ca n   o n l y   d er iv f r o m   w ell  k n o w n   a ttack s ,   w h er ea s   an o m al y   I D ca n   d er iv f r o m   b o th   u n k n o w n   an d   k n o w n   attac k s .   B ased   o n   th is   r ea s o n ,   I   h av ch o s en   t h an o m al y   tec h n iq u in   th p r o p o s ed   s y s te m .   B asicall y ,   t h an o m al y   in tr u s io n   d etec tio n   tec h n iq u ca n   b ca te g o r ized   in to   t h r ee   ca teg o r ies:   1 )   s tati s ticall y   b a s ed ,   2 )   k n o w led g e   b ased .   T h tr ad itio n al  d etec tio n   m e th o d   is   al s o   as  ca lled   b eh av io r al  o r   s tatis tical  a n o m a l y   d etec tio n .   I s elec ts   k e y   d ata  ab o u n et w o r k   tr af f ic   as  b eh av io r   to   r ec o g n ize  th r eg u lar   ac ti v ities   [ 1 ] .   A n o t h er   an o m al y   tech n iq u e   is   k n o w led g e   b ased   an o m al y   d etec tio n   w h ic h   co m p r o m i s o f   s et  o f   r u le s .   T h ese  s et  o f   r u les  ar th b asi s   o f   t h e   d esire d   m o d el  th a t d eter m i n t h s y s te m   b eh a v io r   [ 2 ] .     An o m al y   d etec tio n   is   al s o   ca lled   h y b r id   d etec tio n   s y s te m .   I t is a  m e th o d   to   d etec tin g   t h p atter n s   i n   d ata  k n o w led g w h o s ac ti v it y   is   n o n a tu r al  o n   ce r tai n   co n d itio n .   T h ese  u n e x p ec ted   b eh av io r s   ar also   ter m ed   as  a n o m alie s   o r   o u tlier s .   T h an o m alie s   ar n o al w a y s   co n s id er ed   as  a n   attac k   b u it  id en ti f ies  ab n o r m al   b eh av io r   w h ic h   is   p r ev io u s l y   n o k n o w n .   I m a y   o r   m a y   n o b h ar m f u l.  T h an o m a l y   d ete ctio n   p r o v id es  v er y   s ig n i f ica n a n d   cr itical  i n f o r m atio n   i n   v ar io u s   ap p licatio n s ,   f o r   ex a m p le  C r ed it  ca r d   th e f ts   o r   id en tit y   th e f t s   [ 4 ] .   Min i n g   tec h n iq u e s   ar u s ed   to   an al y z in g   t h d ata  b y   p r ed ict   r elatio n s h ip   b et w ee n   d ata.   T h ese  in clu d cl u s ter i n g ,   class i f icatio n   an d   m ac h i n b ased   lear n in g   tech n iq u e s .   H y b r id   ap p r o ac h es  ar also   b ein g   cr ea ted   in   o r d er   to   attain   h ig h er   lev el  o f   ac c u r ac y   o n   d etec tin g   a n o m alie s .   I n   th i s   ap p r o ac h   th au t h o r s   tr y   to   co m b in e x is ti n g   d ata  m i n in g   al g o r ith m s   to   d er iv b etter   r esu lts .   T h u s   d etec tin g   th ab n o r m al  o r   u n ex p ec ted   b eh av io r   o r   an o m al ies   w il y ield   to   s t u d y   a n d   ca teg o r ize  it in to   n e w   t y p o f   attac k s   o r   an y   p ar ticu lar   t y p o f   i n tr u s io n s .     4 . 2 .     B a s ic  M et ho do lo g y   o f   A no m a ly   Det ec t io n T ec h niq ue   A lt h o u g h   d if f er e n an o m al y   a p p r o ac h es  ex is t s ,   as  s h o w n   i n   Fig u r 3   p ar a m eter   w is tr ain   m o d el   p r io r   to   d etec tio n .   1.   P a r a m eter iz a ti o n P r p r o ce s s in g   d at in t o   p r e - es ta b lis h ed   f o r m ats  s u ch   th at  it  is   ac ce p ta b l o r   in   ac c o r d an ce   w ith   th t a r g ete d   s y s te m s   b eh av i o r .   2.   Tr a i n i n g   s t a g e A   m o d el   is   b u ilt   o n   th e   b asis   o f   n o r m al  ( o r   ab n o r m al)   b eh av io r   o f   th e   s y s tem .   I t   c an   b b o th   m an u al  an d   au t o m atic.   3.   Dete cti o n   s t a g e I t   is   c o m p ar e d   w ith   th p r e   d ef in e d   o b s e r v e d   tr af f ic   a ctiv it ies   w ith   av ail ab le  d ata .   I f   th e   d ev i ati o n   f o u n d   ex ce e d s   ( o r   i s   l ess   th an   w h en   in   th c ase   o f   a b n o r m ality   m o d els )   f r o m   p r e   d ef in e d   th r esh o l d   th en   an   al ar m   w ill b e   t r ig g er e d .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 8   :   1 5 3     16 4   158   Mo n i t o r e d   E n v i r o n m e n t T r a i n i n g Mo d e l   ( T e s t i n g ) D e t e c t i o n I n t r u s i o n   R e p o r t D i s c a r d   I n t r u d e r Mo n i t o r e d   E n v i r o n m e n t     Fig u r 3 .   Me th o d o lo g y   o f   An o m a l y   Dete c tio n       4 . 3 .     O A B B S Alg o rit hm   f o A - H I DS   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   f o r   an o m a l y   b ased   h o s t i n tr u s io n   d etec tio n   s y s te m   ( A - HI DS)   w h ic h   is   b ased   o n   n o v el  o p ti m izatio n   al g o r i th m   b ased   o n   s ti n g in g   b eh a v i o r   o f   b ee .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   is   u s ed   to   f i n d   th m alicio u s   n o d an d   d is ca r d   th m alicio u s   n o d e.   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   m i m ics  th g u ar d   d u t y   o f   h o n e y   b ee   f o r   m o n ito r in g   a n d   s ti n g i n g   b e h av io r   o f   h o n e y   b ee   f o r   f i n d   an d   d is ca r d   m alicio u s   n o d e.   L et  X   b th p o p u latio n   o f   I   in d i v id u a ls   p ac k ets  ( i n d iv 1 ,   in d i v 2 ,   in d iv 3 , …in d i v n ) .   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   c o n s is o f   t h r ee   m ai n   s tep s   o f   m o n ito r in g   th e   h o s t,  f i n d in g   m alicio u s   n o d e,   an d   d is ca r d   m a licio u s   n o d wh ich   is   d escr ib ed   in   th Fi g u r 4 .     I n   th m o n ito r in g   p h ase,   I n i tialize  th Xn   p o p u latio n   a n d   D n   g en er ated   d etec to r s   r an d o m l y   w h er eb y   n   is   th n u m b er   o f   p ac k et.   T h Dn   d etec to r s   m o n ito r in g   th h o s an d   in co m i n g   n   p ac k ets  ( n =1 ,   2 ,   3 , w b )   an d   T   is   th to t al  n u m b er   o f   d etec to r s .   T h d etec to r   f in d s   th m alicio u s   n o d b ased   o n   th e   m alicio u s   n o d e.   T h f o r m u la  f o r   th r es h o ld   v alu e   a n d   m   is   t h n u m b er   o f   g en er ated   d etec t o r s .     Thr e s ho l d   va l ue = f i t n es s   of   d et ect o r m i = 0 m             ( 6 )     I n   f i n d in g   th m alicio u s   n o d p h ase,   let  m a x t h er s h o ld   is   th m a x i m u m   t h r es h o ld   v alu a n d   t h r esh o ld   is   th in i tial  th r es h o ld   v alu e.   I f   in it ial  th r es h o l d   v alu o f   th p ac k et  is   g r ea ter   th an   m a x i m u m   th r es h o ld   v alu t h e n   it  w ill  f in d   th m alicio u s   n o d th r o u g h   t h at  v al u e.   T h th r es h o ld   v alu e   is   s et  o r   in cr ea s ed   b ased   o n   th an o m al y   b e h av io r .   Fu r th er m o r e,   co m p ar i n g   t h n o r m al  b eh a v io r   an d   an o m al y   b eh av io r   f r o m   h o s t   H( n )   w h er eb y   H ( n )   is   t h n u m b er   o f   h o s t.  I f   all  th co n d iti o n   is   tr u ( i.e   f o u n d   an o m al y )   t h en   it  w ill  g e n er ate  alar m   A j   to   n ei g h b o r   n o d N( n )   w h er eb y   A j   is   th n u m b er   o f   alar m   g e n er ated   an d   N( n )   i s   th n u m b e r   o f   n ei g h b o r   n o d e.   I n   d is ca r d in g   t h m a licio u s   n o d p h ase,   b ased   o n   th alar m   to   th n ei g h b o r   n o d w i ll  f i n d   th e   m alicio u s   n o d A ( n )   w h er eb y   A ( n )   is   th n u m b er   o f   an o m a l y   n o d e.   A f ter   f i n d in g   th an o m a l y   n o d e,   ch ec k   th e   an o m al y   b eh a v io r   is   co n ti n u e d   b ased   o n   th t h r esh o ld   v al u e.   I f   it  is   r ea c h ed   th th r e s h o l d   v alu t h e n   r ec r u it   n ea r est  n ei g h b o r   n o d to   t h a n o m al y   n o d an d   s to r n e w   in tr u s io n   i n   t h r ec o r d s .   T h n ea r est  n ei g h b o r   n o d w il l lo ca te  an d   m ar k   an o m al y   n o d th en   d is ca r d   th a n o m a l y   n o d f r o m   th n et w o r k .       B EG I N   X   b e   t h e   p o p u l a t i o n   o f   I   i n d i v i d u a l s   X = { i n d i v 1 ,   i n d i v 2 ,   i n d i v 3 , i n d i v n }   1.   I n i t i a l i z e   t h e   p o p u l a t i o n   X n   r a n d o ml y   f o r   t h res h o l d = 0 ,   m a x t h e rsh o l d ,   A j ,   H ( n ) ,   N ( n ) ,   A( n ) ,   m ,   n = 1 ,   2 ,   3 , w b   2.   I n i t i a l i z e   r a n d o ml y   g e n e r a t e d   d e t e c t o r s D n   3.   S e t   T = T o t a l   n u mb e r   o f   d e t e c t o r s     Thr e s ho l d   va l ue = f i t n es s   of   d et ect o r m i = 0 m             ( 7 )     4.   R e p e a t   t h e   s t e p   7   u n t i l   t h r e sh o l d   <   m a x t h e r sh o l d   5.   IF   4 . 1   C o mp a r e   ( ( H ( n ) = n o rm a l ) V( H ( n ) = a n o m a l y ) )   4 . 2   I f   i t   i s a n o mal y   t h e n   p r o d u c e   a   a l a r A j   t o   n e i g h b o r   n o d e   N ( n )   4 . 3   C a l c u l a t e   t h res h o l d   v a l u e   b y   ( 1 )   b a se d   o n   A f o r   D n   6.   EN D   I F   7.   W H I L   7 . 1   C h e c k   H ( n ) = a n o m a l y   i s   c o n t i n u e d   b a se d   o n   t h r e sh o l d   v a l u e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   N o ve l O p timiz a tio n   A lg o r ith B a s ed   o n   S tin g in g   B eh a vi o r   o f B ee   ( S .   Ja ya l a ksh mi )   159   7 . 2   C h e c k   t h r e sh o l d   v a l u e   b y   st e p   2 .   7 . 3   I f   t h e   t h res h o l d   v a l u e   i s s a t i sf i e d   b y   st e p   2 ,   t h e n     7 . 4   A ssi g n   D n = n e w _ i n t r u si o n   7 . 5   R e c r u i t   n e a r e st   N ( n )   f o r   A n o mal y   n o d e   A( n )   b y   ( 1 )   7 . 6   L o c a t e   a n d   m a r k   t h e   A( n )     7 . 7   D i sca r d   A( n )   7 . 8   R e p e a t   u n t i l   i t   c o n t i n u e d   b y   st e p   2   8.   EN D   W H I L E   EN D     Fig u r 4 .   Op ti m izatio n   A lg o r it h m   B ased   o n   B ee   Sti n g in g   ( O A B B S)  f o r   A - HI D S       4 . 4 .     F l o w cha r t   f o r   A - H ids   I n itialize  th en tire   n o d an d   it  is   in   m o n i to r ed   en v ir o n m en b y   ch ec k i n g   th th r es h o l d   v alu o f   in co m i n g   p ac k et  a n d   co m p ar in g   t h n o r m al  an d   a n o m al y   b eh av io r .   I f   th en tire   co n d itio n   is   s ati s f ied   th en   it  w il g en er ate  t h alar m   o th er w is it  w ill  allo w   p a ck et  to   th h o s t.  I f   th t h r es h o ld   v alu o f   th p ac k et  is   r ea ch ed   th m a x i m u m   t h r esh o ld   v al u th e n   r ec r u it  o th er   n ea r es t   n eig h b o r   n o d b y   g en er ati n g   co n tin u o u s   a lar m   an d   also   s to r it  as  a   n e w   in tr u s io n .   T h n eig h b o r   n o d es  ar e   lo ca ted   an d   m ar k   th an o m al y   n o d e.   Fin all y   d is ca r d   th an o m al y   n o d f o r m   th n et w o r k .   T h is   p r o ce s s   is   co n tin u ed   u n til t h d is t u r b an c is   s to p p ed   w h ic h   is   d escr ib e d   in   th F i g u r 5 .       I n i t i a l i z a t i o n R a n d o m l y   G e n e r a t e d   D e t e c t o r s Mo n i t o r e d   e n v i r o n m e n t Ma t c h   w i t h r e c o r d s No Y e s G e n e r a t e   a l a r m A l l o w   p a c k e t A c t i v a t i o n   t h r e s h o l d r e a c h e d ? Y e s A d d   t o   f i n a l   d e t e c t o r   s e t I n t i m a t e   t o   n e i g h b o r   n o d e L o c a t e   a n d   m a r k   n o d e D i s c a r d   m a l i c i o u s   n o d e No     Fig u r 5 .   Flo w c h ar t o f   Op ti m i za tio n   A lg o r it h m   B ased   o n   B ee   Sti n g i n g   ( O A B B S)  f o r   A - HI DS       5.   E XP E R I M E NT A L   RE SUL T S   I n   th i s   s ec tio n ,   to   d is cu s s   o u r   ap p r o ac h   to   ev alu ate  th e f f ec tiv e n ess   o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m   i n   d etec tin g   m al ic io u s   ac t iv i ties   i n   w eb   s er v er   lo g   f ile s .   Mo r eo v er ,   w ex a m i n t h ca p ab ilit y   o f   th f ea t u r es th a t   ar ex tr ac ted   f r o m   lo g   f ile s   to   ca p tu r th p r o p er ties   o f   attr ib u tes  th at  h a v b ee n   co llected   i n   E n h a n ce d   C u s to m   L o g   f ile  ( E C L )   f iles .   T h p r o p o s ed   OA B B al g o r ith m ,   th r ee   d if f er en al g o r ith m s   i n clu d i n g   R ea l - v a lu ed   Neg at iv Selectio n   ( R NS) ,   A r t if ic ial  B ee   C o lo n y   ( A B C )   an d   S u p p o r Vec to r   M ac h in ( S VM )   alg o r ith m   ar c h o s en   to   lear n   t h e   d ataset  w h ic h   is   g en er ated   f r o m   th E C L   lo g   f iles .     B o th   SVM  an d   A B C   h a v b ee n   e m p lo y ed   in   n et w o r k   b ased   I DSs .   T h r ea s o n   th at  th e y   ar ch o s en   is   th at,   t h e y   p r o v ed   to   h av h i g h   ab ilit y   i n   d etec ti n g   i n tr u s io n   i n   t h n e t w o r k   b ased   s y s te m s .   C o n s id er   th at,   d u e   to   th in d ep en d en c y   o f   th d etec to r   s y s te m s   m o d u le s   f r o m   t h an al y s i s   an d   d etec tio n   m o d u le,   it is   p o s s ib le  to   ch an g t h alg o r it h m s   e m p lo y ed   in   th i s   p ar t o r   u s th co m b in atio n   o f   th a t a lg o r it h m s   as a   n e w   o n e.     I n   th is   s ec t io n   d if f er en k in d   o f   m etr ic s   ar m ea s u r ed   to   ev alu ate  th ab ilit y   o f   th alg o r it h m s   to   lear n   th p r o p er ties   o f   th f ea tu r e s   o f   th d ata  an d   al s o   d etec tin g   th m alicio u s   ac ti v ities .   T h r esu lt s   ar p r esen te d   f o r   ea ch   alg o r it h m   in   a n al y s i s   an d   d etec tio n   m o d u le.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 8   :   1 5 3     16 4   160   Gen er all y ,   f o u r   s it u atio n s   ca n   b ass u m ed   co r r esp o n d in g   t h r elatio n   b et w ee n   th r esu l o f   an   an al y s i s   f o r   s a m p le  e v e n an d   it s   ac t u al  n at u r in   a n   I DS.  T h ese  s itu atio n s   i n cl u d e:  f al s p o s iti v ( FP ) ,   if   th a n al y ze d   ev en t   is   n o a n   attac k ,   b u it   i s   clas s if ied   as  m alicio u s   ac t iv it y tr u p o s iti v ( T P ) ,   if   th an al y ze d   ev e n i s   co r r ec tly   cla s s i f ied   a s   i n tr u s io n f alse  n e g ati v ( FN) ,   i f   t h a n al y ze d   e v e n t is   m a licio u s ,   b u t it  is   c lass if ied   as a   n o r m al  ac ti v it y   i n   t h s y s te m ;   an d   tr u n eg at iv ( T N) ,   if   t h an al y ze d   e v en is   co r r ec tl y   c la s s i f ied   as  n o r m al  ac tiv it y .       6.   P E RF O RM ANCE AN AL YS I S   T h p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   s y s te m   ca n   b d o n u s in g   P r ec is io n ,   R ec all,   F - m ea s u r e,   Stan d ar d   A cc u r ac y   R ate  ( S AR )   an d   Fit n es s   Valu ( FV) .   P r ec is io n ,   R ec all,   F - m ea s u r e,   S A R   an d   FV  o f   Op ti m izatio n   A l g o r ith m   B ased   o n   B ee   Sti n g in g   ( O A B B S)  co m p ar ed   w it h   R ea l - v al u ed   Neg ati v Selec t io n   ( R NS) ,   A r tific ial   B ee   C o lo n y   ( A B C )   an d   Su p p o r Vec to r   Ma ch in ( SVM)   an d   th co m p ar is o n   r es u lts   ar d escr ib ed   in   T ab le  2   an d   T ab le  3 .   P r ec is io n   ( P )   is   th p r o p o r tio n   o f   th e   p r ed icted   p o s itiv ca s e s   th at  w er co r r ec t,  as  ca lc u lated   u s i n g   t h e   E q u atio n   ( 6 ) .   R ec all  o r   Sen s it iv it y   o r   T r u P o s itiv R ate  ( T P R )   is   th p r o p o r tio n   o f   p o s it iv ca s e s   t h at  w er co r r ec tly   id en tifie d ,   as  ca lcu l ated   u s i n g   t h E q u atio n   ( 7 ) .   T h F - Me as u r co m p u te s   s o m av er a g o f   th e   in f o r m atio n   r etr ie v al  p r ec is io n   an d   r ec all  m etr ics.  An   ar it h m etic  m ea n   d o es  n o ca p tu r t h f ac th at  ( 5 0 %,  5 0 %)  s y s te m   is   o f te n   co n s id er ed   b etter   th an   an   ( 8 0 %,  2 0 %)  s y s te m ,   as  ca lc u lated   u s i n g   th E q u atio n   ( 8 ) .   A cc u r ac y   ( A C )   i s   d ir ec tl y   p r o p o r tio n   to   th to tal  n u m b er   o f   p r e d ictio n s .   I i s   d eter m i n ed   u s i n g   t h e   E q u atio n   ( 9 ) .   Fit n es s   v a lu ( F V)   is   r eq u ir ed   to   d eter m i n th q u alit y   o f   ce r tain   cla s s i f ied   as  p o s itiv i n s tan ce s   b et w ee n   th g o o d   an d   b ad   in d iv id u al s ,   as c alcu lated   u s in g   t h E q u atio n   ( 1 0 ) .     P r ec is io n T P / (   T P   FP   )                 ( 8 )     R ec all =   TP / (   T P   FN )     F - m ea s u r e = 2 ( Pr ecis i o n   ×   Recal l Pr ecis i o n   +   Recal l )     Stan d ar d   A cc u r ac y   R ate =   ( T P + T N) /( T P +FP + T N+ FN)     Fit n e s s   Val u e = TP TP + FN   ×   TN TN + FP                   ( 9 )     T h p r ec is io n   g r ap h   r ep r esen ts   th d is cu s s ed   m ea s u r e s   f o r   ea ch   o f   f o u r   alg o r it h m s   w h er w h e n   n   n u m b er   o f   attac k s   o cc u r s   ev er y   t i m t h I DS  alar m   th u s er   f o r   attac k .   I is   s h o w n   th at  t h n u m b er   o f   p r ec is io n   p er ce n tag i n   th p r o p o s ed   w o r k   ( OA B B S)  in cr ea s e s   co m p ar to   SVM,   A B C ,   an d   R N s in ce   it  g u ar an tee s   aler tin g   th u s er   at  th co r r ec ti m o f   attac k .   T h p r o p o s e d   OA B B alg o r ith m   h as  t h h ig h e s v al u es  f o r   p r ec is io n   w h ile  p r o d u cin g   t h l ea s f al s alar m .   T h alg o r ith m   p er f o r m s   m o r ef f ec ti v el y   in   d etec ti n g   m a licio u s   attac k   w h en   co m p ar ed   to   o th e r   alg o r ith m s   w h ic h   is   d escr ib ed   in   th F i g u r 6 .           Fig u r e   6.   P r ec is io n   o f   OA B B S   o n   C o m p ar is o n   w i th   SVM,   AB C   an d   R NF       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - AI     I SS N:  2252 - 8938       A   N o ve l O p timiz a tio n   A lg o r ith B a s ed   o n   S tin g in g   B eh a vi o r   o f B ee   ( S .   Ja ya l a ksh mi )   161   T ab le  1 .   T h alar m   m ea s u r es  f o r   ea ch   lear n in g   alg o r it h m s .       T ab le  2 .   T h r esu lts   o f   t h ef f i cien c y   m ea s u r es  f o r   ea ch   f o u r   lear n in g   al g o r ith m s .       T ab le  3 .   T h r esu lts   o f   t h ef f i cien c y   m ea s u r es  f o r   ea ch   f o u r   lear n in g   al g o r ith m s .   S l . n o   N e t w o r k   si z e   A n o mal y   i n p u t   S A R   FV   S V M   A B C   R N F   O A B B S   S V M   A B C   R N F   O A B B S   1   10   5   3 5 . 7 1 4 2 9   4 1 . 6 6 6 6 7   50   6 2 . 5   1 2 . 2 4 4 9   1 7 . 1 4 2 8 6   25   3 3 . 3 3 3 3 3   10   3 7 . 0 3 7 0 4   4 1 . 6 6 6 6 7   50   6 6 . 6 6 6 6 7   1 3 . 1 8 6 8 1   1 7 . 1 4 2 8 6   2 3 . 0 7 6 9 2   3 6 . 3 6 3 6 4   20   4 0 . 8 1 6 3 3   4 5 . 4 5 4 5 5   5 2 . 6 3 1 5 8   6 8 . 9 6 5 5 2   1 5 . 1 6 6 6 7   2 0 . 8 4 2 1 1   2 7 . 0 8 3 3 3   3 8 . 0 9 5 2 4   2   50   10   3 3 . 3 3 3 3 3   4 1 . 6 6 6 6 7   50   7 1 . 4 2 8 5 7   1 1 . 3 1 2 2 2   1 5 . 5 5 5 5 6   1 9 . 0 4 7 6 2   2 7 . 2 7 2 7 3   25   3 8 . 5 7 1 4 3   50   5 6 . 8 1 8 1 8   7 5 . 7 5 7 5 8   1 4 . 4 1 4 4 1   2 5 . 1 2 0 7 7   3 1 . 3 7 2 5 5   42   50   3 8 . 4 6 1 5 4   5 1 . 0 2 0 4 1   5 8 . 1 3 9 5 3   7 8 . 1 2 5   1 4 . 5   2 6 . 1 6 3 5 2   3 3 . 3 1 4 4 8   4 8 . 0 4 6 8 8   3   1 0 0   25   3 6 . 2 3 1 8 8   5 2 . 0 8 3 3 3   5 6 . 8 1 8 1 8   8 1 . 3 9 5 3 5   1 3 . 3 3 3 3 3   2 7 . 2 7 2 7 3   3 0 . 3 5 7 1 4   5 8 . 0 6 4 5 2   50   3 8 . 0 9 5 2 4   5 3 . 1 9 1 4 9   5 9 . 5 2 3 8 1   8 0 . 6 4 5 1 6   1 4 . 5 4 3 6 1   2 8 . 4 5 4 1 7   3 3 . 7 1 3 9 4   4 7 . 2 5 2 7 5   1 0 0   3 7 . 3 1 3 4 3   5 3 . 4 7 5 9 4   5 8 . 1 3 9 5 3   8 2 . 6 4 4 6 3   1 4 . 0 7 0 9 5   2 8 . 7 3 1 2 6   2 9 . 3 3 0 3 6   5 8 . 2 5 1 4   4   5 0 0   50   40   5 4 . 9 4 5 0 5   6 0 . 2 4 0 9 6   8 1 . 9 6 7 2 1   1 5 . 9 4 7 6 1   3 0 . 3 2 0 7   3 1 . 6 9 8 1 1   3 6 . 0 7 8 4 3   1 0 0   3 8 . 0 2 2 8 1   5 3 . 7 6 3 4 4   5 8 . 8 2 3 5 3   8 4 . 0 3 3 6 1   1 4 . 5 8 3 3 3   2 8 . 7 4 0 6 2   2 7 . 4 9 5 7 3   4 4 . 3 3 8 7 7   2 0 0   3 9 . 8 4 0 6 4   5 3 . 0 5 0 4   6 3 . 2 9 1 1 4   8 7 . 7 1 9 3   1 5 . 9 4 4 3 2   2 7 . 7 1 7 3 9   3 6 . 0 5 0 1 7   6 8 . 5 1 1 8 1   5   1 0 0 0   1 0 0   3 8 . 7 5 9 6 9   5 3 . 7 6 3 4 4   6 3 . 2 9 1 1 4   8 6 . 9 5 6 5 2   1 5 . 0 7 8 6 9   2 8 . 5 2 5 9 4   3 1 . 4 2 0 4 5   4 6 . 9 0 7 2 2   2 0 0   3 9 . 1 0 6 1 5   5 2 . 6 3 1 5 8   6 5 . 1 4 6 5 8   9 0 . 9 0 9 0 9   1 5 . 3 4 1 3 4   2 6 . 5 3 1 0 2   3 6 . 7 1 0 1 4   7 1 . 1 6 4 7 7   5 0 0   4 0 . 5 8 4 4 2   5 7 . 9 3 1 0 3   6 9 . 8 6 3 0 1   9 3 . 7 1 4 2 9   1 6 . 4 9 4 1 1   3 3 . 6 0 7 1   4 6 . 8 3 8 7 6   8 0 . 1 8 8 3 6       T h r ec all  g r ap h   r ep r esen ts   th d is cu s s ed   m ea s u r es  f o r   ea ch   o f   f o u r   alg o r it h m s   w h er w h e n   n   n u m b er   o f   attac k s   o cc u r s .   T h SVM  a n d   R FN a r p er f o r m i n g   q u ite  t h s a m an d   t h e y   ca n   ex ce l th A B C   al g o r ith m   i n   d etec tin g   attac k s   co r r ec tly   a n d   n o p r o d u cin g   i n co r r ec alar m s .   T h p r o p o s ed   OA B B alg o r ith m   h as  t h h i g h es t   S l . n o   N e t w o r k   si z e   A n o mal y   i n p u t   A B C   R N F   S V M   O A B B S   TP   FP   TN   FN   TP   FP   TN   FN   TP   FP   TN   FN   TP   FP   TN   FN   1   10   5   2   4   3   5   3   3   2   4   3   2   2   3   4   1   1   2   10   4   7   6   10   6   6   4   8   7   4   3   6   8   2   2   3   20   7   12   13   17   11   10   9   14   13   7   7   11   16   4   4   5   2   50   10   5   8   5   12   7   6   3   8   8   4   2   6   9   2   1   2   25   11   17   16   26   13   11   12   14   16   8   9   11   21   4   4   4   50   21   31   29   49   26   21   24   27   31   15   19   21   41   7   9   7   3   1 0 0   25   12   17   13   27   13   10   12   13   17   8   8   11   27   4   8   4   50   22   31   26   47   26   19   24   25   33   15   17   19   43   6   7   6   1 0 0   49   69   51   99   53   38   47   49   73   33   27   39   79   11   21   10   4   5 0 0   50   23   32   27   43   26   18   24   23   36   16   14   17   46   6   4   5   1 0 0   51   70   49   93   57   39   43   47   77   34   23   36   89   12   11   7   2 0 0   99   1 3 3   1 0 1   1 6 9   1 1 9   80   81   97   1 3 9   59   61   57   1 5 3   17   47   11   5   1 0 0 0   1 0 0   53   71   47   87   59   39   41   47   79   27   21   31   91   9   9   6   2 0 0   1 1 1   1 4 8   99   1 7 9   1 2 7   83   73   97   1 4 9   49   51   58   1 6 7   11   33   9   5 0 0   2 5 9   3 4 3   2 4 1   3 8 9   2 6 3   1 6 9   2 4 1   1 9 7   3 3 2   1 0 3   1 7 8   1 1 7   4 1 1   16   81   17   S l . n o   N e t w o r k   si z e   A n o mal y   i n p u t   P r e c i si o n   R e c a l l   F - m e a su r e   S V M   A B C   R N F   O A B B S   S V M   A B C   R N F   O A B B S   S V M   A B C   R N F   O A B B S   1   10   5   3 3 . 3 3 3 3 3   50   60   80   2 8 . 5 7 1 4 3   4 2 . 8 5 7 1 4   50   6 6 . 6 6 6 6 7   3 0 . 7 6 9 2 3   4 6 . 1 5 3 8 5   5 4 . 5 4 5 4 5   7 2 . 7 2 7 2 7   10   3 6 . 3 6 3 6 4   50   6 3 . 6 3 6 3 6   80   2 8 . 5 7 1 4 3   4 2 . 8 5 7 1 4   5 3 . 8 4 6 1 5   7 2 . 7 2 7 2 7   32   4 6 . 1 5 3 8 5   5 8 . 3 3 3 3 3   7 6 . 1 9 0 4 8   20   3 6 . 8 4 2 1 1   5 2 . 3 8 0 9 5   65   80   2 9 . 1 6 6 6 7   44   5 4 . 1 6 6 6 7   7 6 . 1 9 0 4 8   3 2 . 5 5 8 1 4   4 7 . 8 2 6 0 9   5 9 . 0 9 0 9 1   7 8 . 0 4 8 7 8   2   50   10   3 8 . 4 6 1 5 4   5 3 . 8 4 6 1 5   6 6 . 6 6 6 6 7   8 1 . 8 1 8 1 8   2 9 . 4 1 1 7 6   4 6 . 6 6 6 6 7   5 7 . 1 4 2 8 6   8 1 . 8 1 8 1 8   3 3 . 3 3 3 3 3   50   6 1 . 5 3 8 4 6   8 1 . 8 1 8 1 8   25   3 9 . 2 8 5 7 1   5 4 . 1 6 6 6 7   6 6 . 6 6 6 6 7   84   2 9 . 7 2 9 7 3   4 8 . 1 4 8 1 5   5 9 . 2 5 9 2 6   84   3 3 . 8 4 6 1 5   5 0 . 9 8 0 3 9   6 2 . 7 4 5 1   84   50   4 0 . 3 8 4 6 2   5 5 . 3 1 9 1 5   6 7 . 3 9 1 3   8 5 . 4 1 6 6 7   30   4 9 . 0 5 6 6   5 9 . 6 1 5 3 8   8 5 . 4 1 6 6 7   3 4 . 4 2 6 2 3   52   6 3 . 2 6 5 3 1   8 5 . 4 1 6 6 7   3   1 0 0   25   4 1 . 3 7 9 3 1   5 6 . 5 2 1 7 4   68   8 7 . 0 9 6 7 7   3 0 . 7 6 9 2 3   50   6 0 . 7 1 4 2 9   8 7 . 0 9 6 7 7   3 5 . 2 9 4 1 2   5 3 . 0 6 1 2 2   6 4 . 1 5 0 9 4   8 7 . 0 9 6 7 7   50   4 1 . 5 0 9 4 3   5 7 . 7 7 7 7 8   6 8 . 7 5   8 7 . 7 5 5 1   3 1 . 8 8 4 0 6   5 0 . 9 8 0 3 9   6 3 . 4 6 1 5 4   8 7 . 7 5 5 1   3 6 . 0 6 5 5 7   5 4 . 1 6 6 6 7   66   8 7 . 7 5 5 1   1 0 0   4 1 . 5 2 5 4 2   5 8 . 2 4 1 7 6   6 8 . 8 6 7 9 2   8 7 . 7 7 7 7 8   3 3 . 1 0 8 1 1   5 1 . 9 6 0 7 8   6 5 . 1 7 8 5 7   8 8 . 7 6 4 0 4   3 6 . 8 4 2 1 1   5 4 . 9 2 2 2 8   6 6 . 9 7 2 4 8   8 8 . 2 6 8 1 6   4   5 0 0   50   4 1 . 8 1 8 1 8   5 9 . 0 9 0 9 1   6 9 . 2 3 0 7 7   8 8 . 4 6 1 5 4   3 4 . 8 4 8 4 8   5 3 . 0 6 1 2 2   6 7 . 9 2 4 5 3   9 0 . 1 9 6 0 8   3 8 . 0 1 6 5 3   5 5 . 9 1 3 9 8   6 8 . 5 7 1 4 3   8 9 . 3 2 0 3 9   1 0 0   4 2 . 1 4 8 7 6   5 9 . 3 7 5   6 9 . 3 6 9 3 7   8 8 . 1 1 8 8 1   3 5 . 4 1 6 6 7   5 4 . 8 0 7 6 9   6 8 . 1 4 1 5 9   9 2 . 7 0 8 3 3   3 8 . 4 9 0 5 7   57   6 8 . 7 5   9 0 . 3 5 5 3 3   2 0 0   4 2 . 6 7 2 4 1   5 9 . 7 9 8 9 9   7 0 . 2 0 2 0 2   90   3 6 . 9 4 0 3   5 5 . 0 9 2 5 9   7 0 . 9 1 8 3 7   9 3 . 2 9 2 6 8   3 9 . 6   5 7 . 3 4 9 4   7 0 . 5 5 8 3 8   9 1 . 6 1 6 7 7   5   1 0 0 0   1 0 0   4 2 . 7 4 1 9 4   6 0 . 2 0 4 0 8   7 4 . 5 2 8 3   91   3 7 . 8 5 7 1 4   5 5 . 6 6 0 3 8   7 1 . 8 1 8 1 8   9 3 . 8 1 4 4 3   4 0 . 1 5 1 5 2   5 7 . 8 4 3 1 4   7 3 . 1 4 8 1 5   9 2 . 3 8 5 7 9   2 0 0   4 2 . 8 5 7 1 4   6 0 . 4 7 6 1 9   7 5 . 2 5 2 5 3   9 3 . 8 2 0 2 2   3 8 . 2 7 5 8 6   5 6 . 6 9 6 4 3   7 1 . 9 8 0 6 8   9 4 . 8 8 6 3 6   4 0 . 4 3 7 1 6   5 8 . 5 2 5 3 5   7 3 . 5 8 0 2 5   9 4 . 3 5 0 2 8   5 0 0   4 3 . 0 2 3 2 6   6 0 . 8 7 9 6 3   7 6 . 3 2 1 8 4   9 6 . 2 5 2 9 3   3 9 . 9 6 9 1 4   5 7 . 1 7 3 9 1   7 3 . 9 4 2 0 9   9 6 . 0 2 8 0 4   4 1 . 4 4   5 8 . 9 6 8 6 1   7 5 . 1 1 3 1 2   9 6 . 1 4 0 3 5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938   IJ - AI    Vo l.  7 ,   No .   4 ,     Dec em b er   201 8   :   1 5 3     16 4   162   v alu e s   f o r   r ec all  w h ile  p r o d u cin g   t h lea s f al s alar m .   I is   s h o w n   th at  t h n u m b er   o f   r ec all  p er ce n tag i n   th e   p r o p o s ed   OA B B alg o r ith m   h as  h i g h e s v al u in   co m p ar t o   SVM,   A B C ,   an d   R NF.  T h alg o r ith m   p er f o r m s   m o r e f f ec ti v el y   i n   d etec ti n g   m alicio u s   attac k   w h e n   co m p ar ed   to   o t h er   alg o r i t h m s   w h ic h   is   d escr ib ed   in   th F ig u r 7 .           Fig u r 7 .   R ec all  o f   O A B B S o n   C o m p ar i s o n   w it h   SVM,   A B C   an d   R N F       Fig u r 8 .   F - m ea s u r o f   O A B B S o n   C o m p ar is o n   w it h   S VM ,   A B C   an d   R N F       Ho w e v er ,   th F ig u r 8   s h o w s   th at  th f al s alar m   r ate  g e n er ated   b y   th A B C   alg o r it h m   is   s lig h tl y   s m al ler   co m p ar ed   to   th at  o f   R FN.  Mo r eo v er ,   t h r ec all   an d   t h p r ec is io n ,   a n d   h e n ce   th F - m ea s u r e   co r r esp o n d in g   to   A B C   ex ce e d   th at  o f   R FN.  As  r esu lt,  th at  th p r o p o s ed   OA B B alg o r ith m   i s   p er f o r m in g   m o r ef f ec ti v el y   i n   d etec tin g   m al icio u s   ac ti v itie s   co m p ar ed   to   o th er   th r e alg o r ith m s   w h ic h   is   d escr ib ed   in   th F ig u r 8 .   I n   ad d itio n s ,   th p r o p o s ed   O A B B alg o r it h m   h as  t h h i g h est  v alu e s   f o r   Sta n d ar d   A cc u r ac y   R at e   ( SAR )   w h ile  p r o d u cin g   th le ast  f al s alar m .   As  r esu lt,  th at  th p r o p o s ed   OA B B alg o r ith m   is   p er f o r m in g   m o r ef f ec ti v el y   i n   d etec tin g   m al icio u s   ac ti v itie s   co m p ar ed   to   o th er   th r e alg o r ith m s   w h ic h   is   d escr ib ed   in   th F ig u r 9 .   As s u g g e s ted   b y   t h is   F ig u r 1 0 ,   th SVM  a n d   R F ar p er f o r m i n g   q u ite  th s a m an d   t h e y   ca n   e x ce l   th A B C   al g o r ith m   i n   d etec ti n g   attac k s   co r r ec tl y   an d   n o p r o d u cin g   i n co r r ec alar m s .   As  r es u lt,  th at   t h e   p r o p o s ed   OA B B alg o r ith m   i s   p er f o r m in g   m o r ef f ec ti v el y   f o r   f itn es s   v al u in   d etec ti n g   m alicio u s   ac ti v itie s   co m p ar ed   to   o th er   th r ee   alg o r i th m s .           Fig u r 9 .   SAR   o f   O A B B S o n   C o m p ar is o n   w i th   SVM,   A B C   an d   R N F       Fig u r 1 0 .   FV o f   OA B B S o n   C o m p ar is o n   w i th   SVM,   A B C   an d   R N F       7.   DIS CU SS I O N   I n   th i s   s ec tio n   w s u m m ar iz th o b tain ed   r esu l ts   f r o m   t h ev al u atio n   m ec h a n is m   p r esen ted   i n   p r ev io u s   s ec tio n s .   As  d is cu s s ed   ea r lier ,   th ex ec u tio n   ti m e   o f   th R NF  is   to o   h ig h er   th a n   th at  o f   th A B C   alg o r ith m   an d   SVM.   F u r th er m o r e,   w ca n   s ee   t h at  th AB C   i s   th f a s test   al g o r ith m   in   b u ild in g   t h n o r m a l   m o d el  a n d   d etec tin g   an o m alie s .   A l s o ,   th p r o p o s ed   OA B B S a lg o r ith m   h as a   m ed io cr ex ec u tio n   ti m e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.