Machine Learning Approaches to Intrusion Detection System Using BO-TPE
Notice bibliographique
Résumé
Intrusion detection system (IDS) has been intensively studied in the research community.The cyber threats that are evolving rapidly have caused a major challenge for IDS to achieve a reliable detection rate.Despite the application of various machine learning approaches to improve the efficiency of IDSs, present intrusion detection approaches still struggle to reach good performance.In this paper, the Canadian Institute for Cybersecurity on Intrusion Detection Systems 2017 (CICIDS-2017) dataset was selected.To solve the multi-class imbalanced classification problem, multiple imputation by chained equations (MICE) was implemented on the dataset to deal with missing data existing in the dataset.Recursive feature elimination (RFE) method with an estimator of decision tree classifier was also implemented to reduce the number of features through computation of feature importance.The training data was resampled using synthetic minority oversampling technique with combination of the edited nearest neighbor (SMOTE-ENN) to improve the detection of minority classes.Four machine learning approaches were implemented in this research which are K-nearest neighbor, random forest, XGBoost, and LightGBM were trained and tested.The hyperparameter importance of each of the models was also analyzed using Bayesian Optimization with Tree-structured Parzen Estimator (BO-TPE) to enable more experimentation on the tuning of the hyperparameters.All four machine learning approaches achieved at least 98% for all three performance metrics which are accuracy, Matthews correlation coefficient (MCC) and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».