Predicting DDoS Attacks Using Machine Learning Algorithms in Building Management Systems
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
The rapid growth of the Internet of Things (IoT) in smart buildings necessitates the continuous evaluation of potential threats and their implications. Conventional methods are increasingly inadequate in measuring risk and mitigating associated hazards, necessitating the development of innovative approaches. Cybersecurity systems for IoT are critical not only in Building Management System (BMS) applications but also in various aspects of daily life. Distributed Denial of Service (DDoS) attacks targeting core BMS software, particularly those launched by botnets, pose significant risks to assets and safety. In this paper, we propose a novel algorithm that combines the power of the Slime Mould Optimization Algorithm (SMOA) for feature selection with an Artificial Neural Network (ANN) predictor and the Support Vector Machine (SVM) algorithm. Our enhanced algorithm achieves an outstanding accuracy of 97.44% in estimating DDoS attack risk factors in the context of BMS. Additionally, it showcases a remarkable 99.19% accuracy in predicting DDoS attacks, effectively preventing system disruptions, and managing cyber threats. To further validate our work, we perform a comparative analysis using the K-Nearest Neighbor Classifier (KNN), which yields an accuracy rate of 96.46%. Our model is trained on the Canadian Institute for Cybersecurity (CIC) IoT Dataset 2022, enabling behavioral analysis and vulnerability testing on diverse IoT devices utilizing various protocols, such as IEEE 802.11, Zigbee-based, and Z-Wave.
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 | 0,001 | 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 découle