An Improved Deep Belief Network IDS on IoT-Based Network for Traffic Systems
Pourquoi ce travail est-il 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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
- Nature
- Retraction
- Motif
- Compromised Peer Review;Investigation by Journal/Publisher;Investigation by Third Party;Paper Mill;Unreliable Results and/or Conclusions;
- Date
- 12/13/2023 0:00
- Signalé par OpenAlex ?
- Oui
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Résumé
Internet of things (IoT) services are turning out to be more domineering with the rising security considerations fading with time. All this owes to the propagating heterogeneity and budding technologies teamed up with resource-constrained IoT systems, sculpting smart systems to be more susceptible to cyber-attacks. The security challenges such as privacy, scalability, authenticity, trust, and centralization thwart the quick adaptation of the smart services; hence, effective solutions are needed to be in place. Traditional approaches of intrusion detection mechanisms have become irrelevant now, as the bad actors often use obfuscation techniques to evade detections. Moreover, these techniques collapse, while detecting zero-day attacks. Hence, there is a need to use an intelligent mechanism based on machine learning (ML) and deep learning (DL), to detect attacks. In this study, the authors have proposed an intrusion detection engine with a deep belief network (DBN) being the core. The implementation of DBN_Classifier is performed using TensorFlow 2.0 and evaluated using a sample of the TON_IOT_Weather dataset. The findings indicate that the proposed engine outperforms the other state-of-the-art techniques with an average accuracy of 86.3%.
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.
La notice
- Revue
- Journal of Advanced Transportation
- Thématique
- Network Security and Intrusion Detection
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceScalabilityComputer securityIntrusion detection systemInternet of ThingsArtificial intelligenceObfuscationDeep learningDeep belief networkMachine learningNetwork security
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui