Performance Exploration of Network Intrusion Detection System with Neural Network Classifier on The KDD Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Network Intrusion Detection Systems (NIDS) are a difficult task for determining in any managerial information system or IT sectors, if a user is a normal user or an attacker.The main objectives of the proposed system are to enhance operational efficiency, decreasing the occurrence of false positives, to minimize the time complexity of the process.It is an excellent way for dealing with various types of network problems.Research focusses the various classifiers are applied to detect various types of network assaults.Performance of network intrusion detection by two classifiers are used to compare the results.Probabilistic Neural Network (PNN) and Feed Forward Neural Network (FFNN) classifiers are employed this suggested study.The performance results comparison between full featured and reduced features are presented.MATLAB software application is applied to test the performance of both test and train dataset.Detecting network intrusions is a critical challenge within managerial information systems and the IT sector, as it involves the complex task of distinguishing between legitimate users and potential attackers.Maintaining a secure network environment is paramount to safeguarding sensitive information and operations.In the arena of network intrusion detection, the research predominantly revolves around the deployment of diverse classifiers to identify various types of network attacks.This paper, proposes the evaluation of two specific classifiers, the PNN and the FFNN, with the objective of comparing their performance in the context of network intrusion detection.We systematically assess their effectiveness in both full-featured and reduced-feature scenarios, utilizing MATLAB software to rigorously analyze their capabilities across test and training datasets.In essence, this research delves into the intricate realm of Network Intrusion Detection Systems (NIDS), investigating how the PNN and FFNN classifiers function in the critical role of safeguarding networks against a multitude of potential threats.Through comprehensive analysis, we aim to illuminate the most efficient approach to enhancing network security in the constantly evolving landscape of cybersecurity.As a result, it is recommended that FFNN approaches be adopted as a means of improving detection efficiency and reducing the False Positive Rate (FPR) in network intrusion detection systems.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».