Optimized Machine Learning-Based Intrusion Detection System for Internet of Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Vehicles (IoV) represents the application of Internet of Things (IoT) within vehicular communication environments. Internet of vehicles refers to a network of interconnected sensors, network layers, and communication systems that enable vehicles to connect with everything (V2X communication). Io V networks face numerous security challenges due to the emergence of modern types of attacks with unusual patterns. Therefore, it is a crucial and demanding task to design intelligent Intrusion Detection Systems (IDSs) for Io V networks. In this paper, we propose an optimized Machine Learning-based IDS to detect attacks in Io V networks. We deploy highly efficient Ma-chine Learning models, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, and Extreme Gradient Boosting, to detect attacks in the CICDDoS2019 dataset. We apply the Synthetic Minority Oversampling Technique to resolve the issue of imbalanced data distribution of target class. A Correlation-based Feature Selection is conducted to reduce the computational cost by decreasing the number of input variables. In order to enhance the performance of the attack detection, hyperparameters are optimized using the Bayesian Optimization algorithm. The performance evaluation results show that these ML models perform well. Notably, the Extreme Gradient Boosting classifier outperforms other Machine Learning models, and our proposed solution outperforms existing systems in terms of Accuracy score.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».