ENIDS: A Deep Learning-Based Ensemble Framework for Network Intrusion Detection Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and widespread adoption of emerging Information Technology (IT) infrastructures and services in commercial and private endeavors opens new horizons for novel cyberattacks. Network Intrusion Detection Systems (NIDS) gained attention as an effective means of combating various cyber threats. Recent research demonstrates the potency of machine learning (ML) and deep learning (DL) approaches in the development of NIDS. In this paper, we propose a DL-based framework called the Ensemble Framework for Network Intrusion Detection System (ENIDS) to detect various types of cyberattacks, which includes dynamic data pre-processing, optimal feature selection, the handling of imbalanced data samples, and a DL-based ensemble model. Our DL-based ensemble model is comprised of two layers: the base learner and the meta-learner. The base learner is composed of three robust DL models: convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and gated recurrent units (GRU), and the meta-learner is a deep neural network (DNN) model. The proposed framework experimented with two publicly available and popular network traffic datasets, namely UNSW-15 and CICIDS-2017. In the UNSW-15 and CICIDS-2017 datasets, our proposed framework detects cyberattacks with an accuracy of 90.6% and 99.6% and an F1-score of 90.5% and 99.6%, respectively. According to experimental findings, the proposed ensemble framework outperforms existing state-of-the-art approaches and demonstrates better performance than benchmark DL methods in terms of accuracy, F1-score, and execution time for training and testing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle