Multidimensional covert traffic attack detection via coupled spatio-temporal transformer and causal convolutional networks
Notice bibliographique
Résumé
To address the persistent challenge of detecting traditional model-eluding covert attacks - including low-rate distributed denial of service (DDoS), advanced persistent threat (APT) infiltration, and network steganography - we propose stealth-targeted criss-cross network (ST-CCNet): a multi-dimensional traffic analysis model that integrates spatio-temporal transformer with stacked causal convolutions. The architecture employs causal convolution to extract localised spatio-temporal patterns, while the transformer encoder captures global contextual dependencies. A trainable gated fusion module dynamically synthesises multi-dimensional features (temporal, protocol headers, statistical metrics). Evaluated on the Communications Security Establishment-Canadian Institute for Cybersecurity Intrusion Detection System 2018 (CIC-IDS2018) benchmark, ST-CCNet achieves an improvement of 12 percentage points in recall for stealth attacks (e.g., Slowloris, botnet, web attack) and attains a 98.2% F1-score, outperforming state-of-the-art detectors. This framework provides a robust solution for securing complex network infrastructures against evolving threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».