論文の概要: Extending Network Intrusion Detection with Enhanced Particle Swarm Optimization Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07729v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 17:11:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:59:30.701949
- Title: Extending Network Intrusion Detection with Enhanced Particle Swarm Optimization Techniques
- Title（参考訳）: 粒子群最適化によるネットワーク侵入検出の高速化
- Authors: Surasit Songma, Watcharakorn Netharn, Siriluck Lorpunmanee,
- Abstract要約: 本研究では,機械学習(ML)と深層学習(DL)技術を組み合わせて,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)を改善する方法について検討する。
この研究は、CSE-CIC-IDS 2018とLITNET-2020データセットを使用して、MLメソッド(決定木、ランダムフォレスト、XGBoost)とDLモデル(CNN、RNN、DNN)を主要なパフォーマンス指標と比較する。
Decision Treeモデルでは、EPSO(Enhanced Particle Swarm Optimization)を微調整して、ネットワーク違反を効果的に検出する能力を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The present research investigates how to improve Network Intrusion Detection Systems (NIDS) by combining Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques, addressing the growing challenge of cybersecurity threats. A thorough process for data preparation, comprising activities like cleaning, normalization, and segmentation into training and testing sets, lays the framework for model training and evaluation. The study uses the CSE-CIC-IDS 2018 and LITNET-2020 datasets to compare ML methods (Decision Trees, Random Forest, XGBoost) and DL models (CNNs, RNNs, DNNs, MLP) against key performance metrics (Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score). The Decision Tree model performed better across all measures after being fine-tuned with Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO), demonstrating the model's ability to detect network breaches effectively. The findings highlight EPSO's importance in improving ML classifiers for cybersecurity, proposing a strong framework for NIDS with high precision and dependability. This extensive analysis not only contributes to the cybersecurity arena by providing a road to robust intrusion detection solutions, but it also proposes future approaches for improving ML models to combat the changing landscape of network threats.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術を組み合わせて、ネットワーク侵入検知システム(NIDS)を改善する方法について検討し、サイバーセキュリティの脅威の増大に対処する。
クリーニング、正規化、トレーニングとテストセットへのセグメンテーションなどの活動を含む、データ準備のための徹底的なプロセスは、モデルトレーニングと評価のためのフレームワークを配置する。
この研究は、CSE-CIC-IDS 2018とLITNET-2020データセットを使用して、MLメソッド(決定木、ランダムフォレスト、XGBoost)とDLモデル(CNN、RNN、DNN、MLP)と主要なパフォーマンス指標(精度、精度、リコール、F1スコア)を比較している。
Decision Treeモデルでは、EPSO(Enhanced Particle Swarm Optimization)を微調整して、ネットワーク違反を効果的に検出する能力を実証した。
この結果は、サイバーセキュリティのためのML分類器の改善におけるEPSOの重要性を浮き彫りにし、高精度で信頼性の高いNIDSのための強力なフレームワークを提案する。
この広範な分析は、堅牢な侵入検知ソリューションへの道を提供することによってサイバーセキュリティの領域に寄与するだけでなく、ネットワーク脅威の変化する状況に対処するMLモデルを改善するための将来のアプローチも提案している。
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