Artificial Neural Network Model for Intrusion Detection System
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) breakthroughs in the last few years have accelerated dramatically as a result of the industry's vast technological use. Neural Networks (NN) is one of the most vital areas of AI, as they allow for commercial use of features that were previously not accessible via the use of computers. The Intrusion Detection System (IDS) is one of the areas in which Neural Networks are being extensively investigated to provide comprehensive computer network security and data confidentiality. During the realization of this work Artificial Neural Network (ANN) were used to shape the proposed model using a realistic CICIDS2017 dataset retrieved from the Canadian Institute for Cyber-Security (CIC) website. Following implementation and testing, it was discovered that the new model performs exceptionally well, with an average. In addition, the receiver operator characteristic curve (ROC) has a 9.999 % area under the Receiver Operator Characteristic Curve (AUC). Finally, it was discovered that the new model is exceptional and has a high level of accuracy. The new model will aid in an improved knowledge of various orders in which IDS research has been conducted. It will be useful for those working on AI-based solutions in IDS and similar domains. It is possible to enhance the new model's detection capabilities to incorporate all other lingering forms of incidents in this actual datasets, which contains all real-time and existing incidents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».