Deep Ensemble Learning With Pruning for DDoS Attack Detection in IoT Networks
Notice bibliographique
Résumé
The upsurge of Internet of Things (IoT) devices has increased their vulnerability to Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. DDoS attacks have evolved into complex multi-vector threats that high-volume and low-volume attack strategies, posing challenges for detection using traditional methods. These challenges highlight the importance of reliable detection and prevention measures. This paper introduces a novel Deep Ensemble learning with Pruning (DEEPShield) system, to efficiently detect both high- and low-volume DDoS attacks in resource-constrained environments. The DEEPShield system uses ensemble learning by integrating a Convolutional Neural Network (CNN) and a Long Short-Term Memory (LSTM) network with a network traffic analysis system. This system analyzes and preprocesses network traffic while being data-agnostic, resulting in high detection accuracy. In addition, the DEEPShield system applies unit pruning to refine ensemble models, optimizing them for deployment on edge devices while maintaining a balance between accuracy and computational efficiency. To address the lack of a detailed dataset for high-and low-volume DDoS attacks, this paper also introduces a dataset named HL-IoT, which includes both attack types. Furthermore, the testbed evaluation of the DEEPShield system under various load scenarios and network traffic loads showcases its effectiveness and robustness. Compared to the state-of-the-art deep ensembles and deep learning methods across various datasets, including HL-IoT, ToN-IoT, CICIDS-17, and ISCX-12, the DEEPShield system consistently achieves an accuracy over 90% for both DDoS attack types. Furthermore, the DEEPShield system achieves this performance with reduced memory and processing requirements, underscoring its adaptability for edge computing scenarios.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».