Notice bibliographique
Résumé
Distributed Denial of Service Attack (DDoS) adalah serangan dengan mengkompilasi beberapa sistem di internet dengan zombie/agen yang terinfeksi dan membentuk jaringan botnet. Serangan DDoS mengakibatkan kerugian finansial, hilangnya produktivitas, kerusakan merek, penurunan peringkat kredit dan asuransi serta terganggunya hubungan pelanggan, dan pemasok. Selain itu, teknologi IoT juga rentan terhadap serangan DDoS berskala besar. Untuk mencegah terjadinya serangan DDoS maka dibutuhkan model yang dapat mendeteksi adanya serangan DDoS. Pada penelitian ini, kami mengusulkan Deep Q-Network (DQN) untuk mendeteksi serangan DDoS. DQN merupakan algoritme reinforcement learning yang menggabungkan deep learning dan q-learning. Penerapan DQN digunakan untuk meningkatkan akurasi deteksi serangan pada dataset. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan untuk mendeteksi adanya serangan DDoS atau tidak adalah CICDDoS2019 dataset yang disediakan oleh Canadian Institute for Cybersecurity. Berdasarkan perbandingan metode yang dilakukan didapatkan hasil metode DQN yang diusulkan dapat mendeteksi 11 serangan DDoS dan benign/normal data dengan nilai akurasi yang lebih baik dibandingan metode LR dan SVR. Hasil penelitian menunjukkan model yang diusulkan memiliki nilai akurasi 96% dan lebih baik dibandingkan metode LR dan SVR.
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.
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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».