Implementation of Intrusion detection and prevention with Deep Learning in Cloud Computing
Notice bibliographique
Résumé
An administrator is employed to identify network security breaches in their organizations by using a Network Intrusion Detection and Prevention System (NIDPS), which is presented in this paper that can detect and preventing a wide range of well-known network attacks. It is now more important than ever to recognize different cyber-attacks and network abnormalities that build an effective intrusion detection system plays a crucial role in today's security. NSL-KDD benchmark data set is extensively used in literature, although it was created over a decade ago and will not reflect current network traffic and low-footprint attacks. Canadian Institute of Cyber security introduced a new data set, the CICIDS2017 network data set, which solved the NSL-KDD problem. With our approach, we can apply a variety of machine learning techniques like linear regression, Random Forest and ID3. The efficient IDPS is indeed implemented and tested in a network environment utilizing several machine learning methods. A model that simulates an IDS-IPS system by predicting whether a stream of network data is malicious or benign is our objective. An Enhanced ID3 is proposed in this study to identify abnormalities in network activity and classify them. For benchmark purposes, we also develop an auto encoder network, PCA, and K-Means Clustering. On CICIDS2017, a standard dataset for network intrusion, we apply Self-Taught Learning (STL), which is a deep learning approach. To compare, we looked at things like memory, Recall, Accuracy, and Precision.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».