Deep Learning based Frameworks for Real-time Cyber Threat Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Developing efficient deep learning-based frameworks for real-time cyber threat analysis is needed to enhance cybersecurity defenses. This research investigates the effectiveness of Convolutional Neural Networks (CNNs) in real-time cyber threat analysis within the domain of Cyber Security. The primary objective is to assess the capabilities of CNN-based frameworks in swiftly detecting, categorizing, and mitigating cyber threats in dynamic network environments. The study employs the widely used "NSL-KDD" dataset, sourced from 'the University of New Brunswick's Canadian Institute for Cybersecurity,' to evaluate the CNN-based framework's performance to identify malicious activities, anomaly detection, and behavior analysis within network traffic. The NSL-KDD dataset's comprehensive coverage of various attack scenarios and normal traffic instances serves as a benchmark to train and evaluate the proposed model. The evaluation tool utilized in this study is the widely adopted "TensorFlow" framework for assessing the CNN-based framework's effectiveness due to its robustness in handling deep neural networks and facilitating real-time analysis. This research comprehensively analyzes the CNN-based approach's strengths and limitations in real-time cyber threat analysis, considering factors such as model interpretability, scalability, and computational efficiency. By elucidating the performance metrics and insights derived from this evaluation, the paper aims to contribute to the ongoing discourse on leveraging Deep Learning (DL) methodologies for proactive cyber threat identification and response mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».