HEAL: Heterogeneous Ensemble and Active Learning Framework
Notice bibliographique
Résumé
Network Intrusion Detection is a well-known, relevant problem that has gained even more interest due to the exponential growth of technologies, systems and volume of data. The constantly evolving attacks require a continuous effort towards the development of novel and robust detection solutions. In this paper we propose a Heterogeneous Ensemble and Active Learning (HEAL) system, a novel tool that incorporates the implementation of a dynamic heterogeneous ensemble model with active learning capabilities. This ensures a solution that: i) adapts to changes in data through time, ii) remains robust providing good performance, iii) handles a continuous flow of data, and iv) requires less human intervention when compared against pure active learning solutions. HEAL system uses multiple individual base models to build a heterogeneous ensemble learner that adapts to the specific data characteristics. Then, active learning is applied to the ensemble so that it is retrained and re-evaluated with respect to time and new instances. Instances where the model has a low confidence are labeled by a domain expert. A new model is retrained with these instances and its performance is evaluated. The deployed model is replaced when the new model exhibits performance advantages. Finally, an experimental comparison of the performance at different stages is carried out in a case study using the well-known NSL-KDD data set. In this study we show the advantages of using HEAL system.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».