Towards an Optimal Feature Selection Method for AI-Based DDoS Detection 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
Cyber-attacks are increasing rapidly, so developing effective intrusion detection and prevention tools for a secure and safer cyberspace is crucial. DDoS (Distributed Denial of Services) is one of the most well-known digital threats, endangering any cyber-physical system. DDoS prevents the host from serving the legitimate traffic by overflowing the host node with unwanted service requests. Nowadays, machine learning-based IDS (Intrusion Detection System) uses different Feature Selection (FS) methods to extract a feature subset from a large dataset to increase the model performance and decrease the training time. In this research work, we used the UNSW-NB15 dataset [1] to conduct a comprehensive analysis for evaluating the performance of different FS techniques in DDoS attack classification using both Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) models. Furthermore, an Ensemble Feature Selection (EN-FS) technique called Majority Voting (MV) has been implemented to combine the individual FS method’s output to extract an optimal feature set. Our ensemble feature selection approach significantly reduces the features from 42 to 15, which is 64% less than the original features. Lastly, an extensive experiment has been performed to estimate and compare the performance of individual, ensemble, and original feature set in both ML and DL-based DDoS detection systems. According to our analysis, the ensemble feature set-based classification model exhibits higher accuracy, lower False Positive Rate (FPR), and better execution time than the other individual feature set-based models.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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