Evaluating Machine Learning and Deep Learning Models for Enhanced DDoS Attack Detection
Notice bibliographique
Résumé
In the realm of network security, distributed denial of service (DDoS) attacks pose a formidable threat, often resulting in operational disruptions and substantial financial losses.Traditional methods for DDoS detection struggle to adapt to the rapidly evolving attack methodologies, leading to compromised detection robustness and accuracy.The urgent need for more sophisticated detection mechanisms is evident.This investigation explores the effectiveness of advanced deep learning and ensemble machine learning models in identifying DDoS threats.A comprehensive approach is employed, leveraging a multitude of base classifiers to construct a robust and precise detection system.Integral to this study is the application of convolutional neural networks (CNNs), a deep learning variant, adept at discerning complex patterns and relationships within network traffic data.These models excel in autonomously extracting pertinent features, thereby enabling efficient detection of intricate DDoS attacks.A critical step in this methodology involves the collection of a comprehensive network traffic dataset, encompassing both normal and DDoS attack scenarios.This dataset undergoes a rigorous preprocessing and enhancement phase to ensure a balanced and representative training set.Subsequently, the augmented data is utilized to train the proposed models.The performance of these models is evaluated using a variety of metrics.Results from the experiments demonstrate that both machine learning and deep learning models significantly surpass existing techniques in DDoS detection.By amalgamating the strengths of various classifiers and neural networks, the method enhances detection precision and resistance to diverse attack variations.Comparative analyses reveal impressive performance metrics, with models such as CNN 1D and Alex Net achieving high levels of accuracy and precision.The outcomes of this study underscore the superiority of deep learning models in identifying both prevalent and novel DDoS attack patterns, thereby highlighting their potential in countering evolving cyber threats.The findings advocate for the enhanced precision and adaptability of the proposed approach in DDoS detection, marking a significant advancement in the field.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».