Fractal based cognitive neural network to detect obfuscated and indistinguishable internet threats
Notice bibliographique
Résumé
State of the art network intrusion detection systems are heavily influenced by signature based techniques for detecting threats which are extracted from raw packet captures and firewall logs. With the recent emergence of cloud computing and big data analytics, supervised machine learning is also being used to detect deviations of the network traffic patterns from already-known normal patterns. Subsequently, these anomalies are analyzed by human experts to differentiate legitimate anomalies, also known as true positives, from enormous false anomalies and reconfigure the machine learning system accordingly. Using machine learning for cyber security is relatively a difficult topic compared to other application domains primarily because of the dynamically fast changing threat landscape which is also extremely complex. Our main claim is that the proposed methodology significantly improves the classification performance of neural networks by detecting obfuscated malicious samples that masquerade the behavior of normal samples and thus are indistinguishable on Platonic Euclidean feature space. It is achieved by transforming a traditional single-scale (Euclidean scale) based error curve to information fractal dimension based multiscale error curve and subsequent design changes in the backpropagation algorithm. The performance comparison is provided by incorporating our proposed methodology in a fundamental gradient descent based neural network and shows promising results. Our claims are supported by experimental results and the subsequent analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».