Enhancing Anomaly-Based Intrusion Detection Systems: A Hybrid Approach Integrating Feature Selection and Bayesian Hyperparameter Optimization
Notice bibliographique
Résumé
In the dynamically evolving landscape of cybersecurity, safeguarding IT infrastructures has emerged as an imperative to thwart the escalation of cyber-attacks.Anomaly-based Intrusion Detection Systems (IDS) play a pivotal role in identifying aberrant behaviours that elude conventional detection mechanisms.Nonetheless, these systems are not without their shortcomings, manifesting as elevated false alarm rates and a diminished efficacy in detecting sophisticated attacks.In response to these challenges, a hybrid approach, entailing Machine Learning (ML) techniques, was employed to augment the performance of anomaly-based IDS in terms of detection accuracy, False Positive (FP) Rate, and detection time.The approach encompassed a two-fold optimization strategy: initial feature selection predicated on feature importance derived from the XGBoost classifier, followed by Bayesian optimization (BO) for hyperparameter tuning.The optimization was conducted with respect to two objective functions, namely the ROC-AUC score and the Average Precision score, each serving to identify the optimal hyperparameters for their respective maximization.Classifiers, including Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), and Stochastic Gradient Descent (SGD), were subjected to training under configurations encompassing both the hyperparameters resultant from BO and the default hyperparameters, the latter serving as reference models.Evaluation, conducted through a multifaceted metric analysis, substantiated the superiority of the optimized models over their reference counterparts, with the optimized XGBoost models demonstrating the most commendable performance.This paradigm offers a promising avenue for enhancing detection precision and mitigating false alarms, thereby fortifying the security of computer systems.
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.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».