A Stacking Ensemble for Network Intrusion Detection Using Heterogeneous Datasets
المؤلفون المشاركون
Rajagopal, Smitha
Kundapur, Poornima Panduranga
Hareesha, Katiganere Siddaramappa
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-01-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The problem of network intrusion detection poses innumerable challenges to the research community, industry, and commercial sectors.
Moreover, the persistent attacks occurring on the cyber-threat landscape compel researchers to devise robust approaches in order to address the recurring problem.
Given the presence of massive network traffic, conventional machine learning algorithms when applied in the field of network intrusion detection are quite ineffective.
Instead, a hybrid multimodel solution when sought improves performance thereby producing reliable predictions.
Therefore, this article presents an ensemble model using metaclassification approach enabled by stacked generalization.
Two contemporary as well as heterogeneous datasets, namely, UNSW NB-15, a packet-based dataset, and UGR’16, a flow-based dataset, that were captured in emulated as well as real network traffic environment, respectively, were used for experimentation.
Empirical results indicate that the proposed stacking ensemble is capable of generating superior predictions with respect to a real-time dataset (97% accuracy) than an emulated one (94% accuracy).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rajagopal, Smitha& Kundapur, Poornima Panduranga& Hareesha, Katiganere Siddaramappa. 2020. A Stacking Ensemble for Network Intrusion Detection Using Heterogeneous Datasets. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208421
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rajagopal, Smitha…[et al.]. A Stacking Ensemble for Network Intrusion Detection Using Heterogeneous Datasets. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208421
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rajagopal, Smitha& Kundapur, Poornima Panduranga& Hareesha, Katiganere Siddaramappa. A Stacking Ensemble for Network Intrusion Detection Using Heterogeneous Datasets. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208421
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208421
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر