DL‐IDS: a deep learning–based intrusion detection framework for securing IoT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Internet of Things (IoT) is comprised of numerous devices connected through wired or wireless networks, including sensors and actuators. Recently, the number of IoT applications has increased dramatically, including smart homes, vehicular ad hoc network (VANETs), health care, smart cities, and wearables. As reported in IHS Markit (see https://technology.ihs.com ), the number of connected devices is projected to jump from approximately 27 billion in 2017 to 125 billion in 2030, an average annual increment of 12%. Security is a critical issue in today's IoT field because of the nature of the architecture, the types of devices, different methods of communication (mainly wireless), and the volume of data being transmitted over the network. Security becomes even more important as the number of devices connected to the IoT increases. To overcome the challenges of securing IoT devices, we propose a new deep learning–based intrusion detection system (DL‐IDS) to detect security threats in IoT environments. There are many IDSs in the literature, but they lack optimal features learning and data set management, which are significant issues that affect the accuracy of attack detection. Our proposed module combines the spider monkey optimization (SMO) algorithm and the stacked‐deep polynomial network (SDPN) to achieve optimal detection recognition; SMO selects the optimal features in the data sets and SDPN classifies the data as normal or anomalies. The types of anomalies detected by DL‐IDS include denial of service (DoS), user‐to‐root (U2R) attack, probe attack, and remote‐to‐local (R2L) attack. Extensive analysis indicates that the proposed DL‐IDS achieves better performance in terms of accuracy, precision, recall, and F‐score.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».