An Efficient Cluster Based Multi-Label Classification Model for Advanced Persistent Threat Attacks Detecting
Notice bibliographique
Résumé
In response to escalating cyber threats, there is an urgent need for adaptive detection mechanisms.This study introduces a cyber threat detection framework employing ensemble learning and a hybrid feature ranking approach.Designed to address diverse and evolving threats, the framework aims to enhance detection accuracy in dynamic environments.The framework comprises three key components.Firstly, an ensemble feature ranking algorithm identifies influential features in imbalanced datasets, ensuring effective threat detection while mitigating imbalanced class impact.Secondly, a hybrid feature ranking measure (HFRM) integrates fusion entropy to assess feature importance comprehensively.HFRM combines information gain, entropy, and proposed fusion entropy for a holistic ranking.Thirdly, the framework includes a multi-class k-means rank-based classification for efficient clustering and threat categorization.Evaluation using diverse datasets underscores the framework's effectiveness in achieving high detection accuracy and robustness across threat scenarios.The ensemble approach, hybrid feature ranking, and rank-based classification collectively provide an adaptive solution for cyber threat detection.In conclusion, this research introduces an innovative framework integrating ensemble learning, hybrid feature ranking, and k-means clustering, promising more resilient cybersecurity in the face of sophisticated threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».