Deep reinforcement learning-based intrusion detection scheme for software-defined networking
Notice bibliographique
Résumé
A robust Deep Reinforcement Learning-based Intrusion Detection Scheme (DRL-IDS) for Software-Defined Networking (SDN) which combines the Long-Short Term Sequence Recurrent Neural Network (LFTS-RNN) with the Particle Cloud-Integrated Joint Time- and Feature-Optimization Algorithm (PC-JTFOA). The hybrid model aims to enhance the security of SDN through the detection and mitigation of a wide array of Distributed Denial of Service attacks and network misbehaviors across different SDN planes. The LFTS-RNN is used for accurate attack detection and misbehavior identification. Meanwhile, the PC-JTFOA optimizes feature selection, load balancing, and energy-efficient routing, thus ensuring fast and reliable network traffic management. The deep reinforcement learning approach further enables continuous adaptation to changing network behaviors, thus making the model dynamically adapt to known as well as emerging attack vectors. The proposed DRL-IDS scheme obtains superior performance in experimental results based on the NSL-KDD and WPPD datasets. The LFTS-RNN model indicates a highly impressive sensitivity of 98.67% and specificity of 97.42%, while the DRL-IDS model presents an detection accuracy of 99.85%. The PC-JTFOA further improves the solution by exhibiting a low response time of 1423 ms, which indicates tremendous improvement in computational efficiency. A comparative analysis with the existent intrusion detection methods pointed out that the scheme proposed not only outperforms other models in terms of detection accuracy as well as adaptability, but it also reduces complexity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».