A Modified Transformer Neural Network (MTNN) for Robust Intrusion Detection in IoT Networks
Notice bibliographique
Résumé
The growth of the Internet of Things (IoT) in various industries has been unprecedented over the past few decades. However, IoT devices are prone to malicious network entities (i.e., attacks) such as data theft, phishing, spoofing, and denial of service attacks (DDoS attacks). These can result in additional cyber security risks, such as ransomware attacks and significant data breaches, which can cost firms a lot of money and time to repair. Thus, there is a great demand and need for building robust Intrusion detection systems (IDS) for real-time identification and recognition of these attacks. With the advances in neural networks, various models have been proposed. However, most traditional models lack the detection of diverse attack types due to their limited adaptability. Thus, in this paper, we propose a network Intrusion Detection System based on the attention mechanism of transformer neural networks, namely, the MTNN model. For performance evaluation, a traditional LSTM and RNN are also implemented and compared to the proposed model using the ToN_IoT dataset. Experimental results show that the MTNN model has achieved an improvement of up to 57%, 33%, 70%, and 63% for accuracy, precision, recall, and F-score, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».