An Explainable Deep Learning System for Cyberattack Detection in Internet of Energy Networks
Notice bibliographique
Résumé
The integration of smart devices and real-time analytics in the Internet of Energy (IoE) has enabled intelligent, data-driven energy systems but also introduced cybersecurity concerns. Addressing these concerns requires detection mechanisms that are not only accurate but also interpretable. This article proposes an explainable deep learning system, named E-SHIELD, designed to detect various cyberattacks in IoE networks. The system uses a hybrid Convolutional Neural Network—Long-Short-Term Memory (CNN-LSTM) architecture to learn both spatial correlations and temporal dependencies from network traffic data. The architecture is optimized for resource-constrained environments by using compact filters, dropout regularization, and low learning rates. E-SHIELD is evaluated using two benchmark datasets, WUSTL-IIoT-2021 and CICIoT-2023, which contain diverse real-world attack scenarios such as Denial of Service (DoS), Distributed DDoS, Mirai variants, and fuzzing attacks. To ensure transparency, SHAP (SHapley Additive exPlanations) is integrated to provide both global and local interpretability of the model’s predictions. A user dashboard has been developed to support human-in-the-loop monitoring, allowing users to analyze predictions, feature importance, and risk levels in real-time. Experimental results show that the E-SHIELD system achieves high accuracy compared to existing CNN, LSTM, and ensemble-based models. By combining robust detection capabilities with interpretable AI, E-SHIELD supports secure and trustworthy deployment in mission-critical energy 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».