Adoption deep learning approach using realistic synthetic data for enhancing network intrusion detection in intelligent vehicle systems
Notice bibliographique
Résumé
In the dynamic field of cybersecurity within intelligent vehicle systems, the sophistication of threats necessitates continual advancements in security technologies. Traditional Network Intrusion Detection Systems (NIDS) often fall short in detecting emerging and sophisticated intrusion methods, primarily due to their reliance on static datasets that fail to capture the nuanced dynamics and complexity of modern network intrusions. This study presents a sophisticated simulation for NIDS tailored to intelligent vehicle environments, utilizing the extensive capabilities of Scapy—a robust network manipulation tool—to generate a highly accurate dataset of network traffic reflective of real-world scenarios. We created a diverse dataset involving 100,000 network flows, covering a wide array of benign, malicious, and anomalous traffic patterns, to thoroughly evaluate the detection capabilities of our proposed system. This dataset was analyzed using a deep learning framework employing a Convolutional Neural Network (CNN), which demonstrated outstanding performance metrics: an accuracy of 99.08%, precision of 98.96%, recall of 99.11%, and an F1 score of 99.03%. These metrics showcase the system's enhanced capability to precisely classify various network flows, emphasizing the importance of realistic synthetic data in boosting the training and accuracy of NIDS in intelligent vehicles. The results of this research are significant, marking a step forward towards more flexible and preemptive security measures for intelligent vehicles, and effectively narrowing the gap between simulation-based testing and real-world network environments.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».