Generative-Adversarial Class-Imbalance Learning for Classifying Cyber-Attacks and Faults - A Cyber-Physical Power System
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
There has been an increasing interest in the use of data-driven techniques for classifying cyber-attacks and physical faults in cyber-physical systems. In real-world applications, the number of cyber-attack and faulty samples is usually far less than normal samples. This causes the skewed class distribution in data collected from cyber-physical systems. Training an accurate predictive model under skewed class conditions is not an easy task. In this work, we introduce a new generative adversarial framework for learning from skewed class distributions. This novel Adversarial Class-Imbalance Learning (ACIL) scheme has a novel loss function that is used during the adversarial training session. ACIL tries to iteratively adjust weights of an auxiliary multilayer perceptron to learn the minority class (i.e., cyber-attacks and physical faults) distributions along with the majority class (i.e., normal) distribution. Moreover, we devise an inclusive data-driven scheme for classifying cyber-attacks and faults, which includes four experiments of a baseline, nine state-of-the-art class-imbalance learning methods, two different generative-adversarial network-based approaches, and ACIL. These techniques are verified and compared through several experimental cyber-physical power scenarios. The obtained results show the effectiveness of ACIL for classifying samples of cyber-attacks and faults with skewed class distributions.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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