Design and Development of RNN Anomaly Detection Model for IoT Networks
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
Cybersecurity is important today because of the increasing growth of the Internet of Things (IoT), which has resulted in a variety of attacks on computer systems and networks. As the number of various IoT devices and services grows, cyber security will become an increasingly difficult issue to manage. Malicious traffic identification using deep learning techniques has emerged as a key component of network-based intrusion detection systems (IDS). Deep learning methods have been a research focus in network intrusion detection. A recurrent neural network is useful in a wide range of applications. This paper proposes a novel deep learning model for detecting anomalies in IoT networks using recurrent neural networks. The proposed model is implemented in IoT networks utilizing LSTM, BiLSTM, and GRU-based approaches for anomaly detection. A convolutional neural network can analyze input features without losing important information, making them particularly well suited for feature learning. In addition, we propose a hybrid deep learning model based on convolutional and recurrent neural networks. Finally, employing LSTM, BiLSTM, and GRU-based techniques, we propose a lightweight deep learning model for binary classification. The proposed deep learning models are validated using NSLKDD, BoT-IoT, IoT-NI, MQTT, MQTTset, IoT-23, and IoT-DS2 datasets. Our proposed binary and multiclass classification model achieved high accuracy, precision, recall, and F1 score compared to current deep learning implementations.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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