HYRIDE: HYbrid and Robust Intrusion DEtection approach for enhancing cybersecurity in Industry 4.0
Notice bibliographique
Résumé
The interconnectedness and smartness aspect between several components of Industry 4.0 has caused sudden increase in data and its exchange, which has resulted in significant cybersecurity challenges. Thus, a better threat intelligence technique is required for monitoring and identifying malicious cyberattacks. However, distinguishing between a normal event and a cyberattack can be difficult because label information is mostly unavailable. Therefore, it is imperative to develop a threat intelligence system that operates more effectively without supervision, i.e., without a label. Additionally, reducing the false positive rate in cyber threat detection is a more promising step for a safer and more reliable environment. Also, the enormous number of features in the data for intrusion detection tasks sometimes results in significant computing costs. Therefore, a novel hybrid feature selection based unsupervised intrusion detection system is proposed, which is termed as HYbrid and Robust Intrusion DEtection (HYRIDE), that uses a wide variety of feature selection techniques to obtain the fewest, best possible features. The local outlier factor, elliptic envelope, and histogram-based outlier score models are then trained using these features to identify threats in network traffic automatically. As a result, HYRIDE can effectively and efficiently distinguish between normal events and intrusions. The proposed methodology is empirically evaluated using popular datasets such as Telemetry datasets of Internet of Things (IoT) services, Operating systems datasets of Windows and Linux, as well as datasets of Network traffic (TON_IoT), University of New South Wales-Network Benchmark (UNSW-NB15), and Canadian Institute of Cybersecurity Intrusion Detection System (CICIDS 2017).
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».