Hybrid Leap Boost (HLB) Algorithm for Detection of Attacks Using Intrusion Detection in Cloud Network
Notice bibliographique
Résumé
The rapid revolution of technology development made the growth of communication and network technology towards increasing scale. Massive connectivity of devices over the cloud allows the unauthorized users to inject malwares. Intrusion attacks are security issues commonly occur in cloud connected systems that create degradation in cloud security. In terms of cloud security, the impacted parameters that involved in the attack scenario is important. The proposed system focused on Brute force FTP attack (BF-FTP), Brute force SSH attack (BF-SSH), DoS attack, DDoS attack, Web attack (WA), Botnet (BN) etc. The novel algorithm is derived through Sailing frog leap-based optimization algorithm for feature mapping, Density weighted boosted regression (DWB) for classification mapping. The Novel hybrid leap boost algorithm (HLB) is formulated here. The proposed approach focused on classification accuracy on specified attacks from labeled IDS2017 dataset. The (CIC) Canadian institute of cyber security dataset is the publicly available reliable dataset on smart city recording. The data is unbalanced in nature. Classification of CIC data with proposed newly innovated HLB process is challenging. The system achieved the accuracy of 91%. Further the impacted values are required to be enhanced in research scope.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».