Validation of Decisions of a Multilayer Perceptron Learning Algorithm for the Identification of Net Attacks with the Aid of Bayesian Classifiers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An intrusion detection system (IDS) is a software application that monitors the network for potential malicious attacks against a single computer or a computer network. A multilayer perceptron (MLP) learning algorithm is used detect such attacks and identifies the kind of attack like WebAttack, DoS or BruteForce. A multilayer perceptron (MLP) is a class of feedforward artificial neural network (ANN), which consists of at least three layers of nodes: an input layer, a hidden layer and an output layer. Since ANNs belong to the so called black box algorithms, it is useful to validate its results. In this paper a method is presented to validate the decisions of the MLP algorithm concerning the type of net attack with the help of Bayesian Classifiers. Particularly the Naïve Bayesian Classifier and the Tree Augmented Naïve (TAN) Bayesian Classifier are used for this task. It will be shown that these classifiers are capable to satisfactorily validate the decisions of the MLP algorithm. This will be accomplished with aid of real datasets from the Canadian Institute for Cybersecurity along with appropriate metrics to evaluate Machine Learning algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle