論文の概要: A Stacked Ensemble Learning IDS Model for Software-Defined VANET
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04956v4
- Date: Mon, 20 May 2024 07:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 00:00:07.517739
- Title: A Stacked Ensemble Learning IDS Model for Software-Defined VANET
- Title（参考訳）: ソフトウェア定義VANETのためのスタック型アンサンブル学習IDSモデル
- Authors: Shakil Ibne Ahsan, Phil Legg, S M Iftekharul Alam,
- Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、外部ネットワークのセキュリティイベントを検出し、緩和するために広く利用されている。
我々は,複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせて,単一のアルゴリズム手法よりも効果的に脅威を検出する,IDSのための集積型アンサンブル学習手法を提案する。
以上の結果から,累積アンサンブル学習はIDSの有効性を高める上で有望な手法であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intrusion Detection Systems (IDS) are widely employed to detect and mitigate external network security events. VANETs (Vehicle ad-hoc Networks) are evolving, especially with the development of Connected Autonomous Vehicles (CAVs). So, it is crucial to assess how traditional IDS approaches can be utilised for emerging technologies. To address this concern, our work presents a stacked ensemble learning approach for IDS, which combines multiple machine learning algorithms to detect threats more effectively than single algorithm methods. Using the CICIDS2017 and the VeReMi benchmark data sets, we compare the performance of our approach with existing machine learning methods and find that it is more accurate at identifying threats. Our method also incorporates hyperparameter optimization and feature selection to improve its performance further. Overall, our results suggest that stacked ensemble learning is a promising technique for enhancing the effectiveness of IDS.
- Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、外部ネットワークのセキュリティイベントを検出し、緩和するために広く利用されている。
VANET(Vehicle ad-hoc Networks)は特にコネクテッド・オートモービルズ(CAV)の開発で進化している。
したがって、新興技術において従来のIDSアプローチをどのように活用できるかを評価することが不可欠である。
この問題に対処するため,本研究では,複数の機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,単一のアルゴリズム手法よりも効果的に脅威を検出することを目的とした,集積型アンサンブル学習手法を提案する。
CICIDS2017とVeReMiベンチマークデータセットを使用して、我々のアプローチのパフォーマンスを既存の機械学習手法と比較し、脅威を特定するのがより正確であることを確かめる。
また,ハイパーパラメータ最適化と特徴選択を取り入れて,性能をさらに向上する。
以上の結果から,累積アンサンブル学習はIDSの有効性を高める上で有望な手法であることが示唆された。
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