Intruder Alert: Dimension Reduction and Density-Based Clustering for a Cybersecurity Application
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the use of Principal Component Analysis, Robust Principal Component Analysis, and simple autoencoders for dimension reduction on a synthetic cybersecurity dataset.Each is tested as a precursor to Independent Component Analysis.Stable independent components are obtained by iterative randomized starts to FastICA and selecting the centroids of the hierarchically clustered components.A density-based clustering method is then applied to the results with the goal of isolating malicious observations from benign ones using greatest distance between centroids as a heuristic metric of success.The method is then applied to a real-world cybersecurity dataset from an industry partner.i No project of this scale happens in a vacuum.To start with, thank you to Dr. Shirley Mills for taking a chance on me.Your kindness has been invaluable and your expertise irreplaceable.Thank you for supervising me and for introducing me to data mining.Thank you to my committee members, Drs.Dave Campbell and Aaron Smith, for your encouragement, your gentle questions, and your feedback on both the written portion and the defence.It was likely the nicest reviewer feedback anyone in academia could expect to see, and I will cherish that (and likely never publish again so that I can go out on a high note
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».