Lightweight IDS For UAV Networks: A Periodic Deep Reinforcement Learning-based Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of intrusion detection systems (IDS) has become crucial for modern networks. To ensure the targeted performance of such networks, diverse techniques were introduced to enhance system reliability. Many network designs have adapted the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to provide wider coverage and meet performance targets. However, the cybersecurity aspect of UAVs has not been fully considered. In this paper, we propose a lightweight intrusion detection and prevention system (IDPS) module for UAVs. The IDPS module is trained using Deep Reinforcement Learning (DRL), specifically Deep Q-learning (DQN), to enable UAVs to autonomously detect suspicious activities and to take necessary action to ensure the security of the network. A customized reward function is used to take into consideration the dataset unbalanced nature, which encourages the IDPS module to detect minor classes. Also, considering the limited availability of resources for UAVs, a periodic offline-learning approach is introduced to ensure that UAVs are capable to learn and adapt to the evolution of intrusion attacks autonomously. Numerical simulations show the efficiency of the proposed IDPS in detecting suspicious activities and corroborating the advantages brought by the periodic offline learning in comparison with similar online learning approaches, in terms of accuracy and energy consumption.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle