DL-IDS: Extracting Features Using CNN-LSTM Hybrid Network for Intrusion Detection System
المؤلفون المشاركون
Li, Qi
Sun, Pengfei
Liu, Chenxi
Liu, Pengju
Lu, Xiangling
Hao, Ruochen
Chen, Jinpeng
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Many studies utilized machine learning schemes to improve network intrusion detection systems recently.
Most of the research is based on manually extracted features, but this approach not only requires a lot of labor costs but also loses a lot of information in the original data, resulting in low judgment accuracy and cannot be deployed in actual situations.
This paper develops a DL-IDS (deep learning-based intrusion detection system), which uses the hybrid network of Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory Network (LSTM) to extract the spatial and temporal features of network traffic data and to provide a better intrusion detection system.
To reduce the influence of an unbalanced number of samples of different attack types in model training samples on model performance, DL-IDS used a category weight optimization method to improve the robustness.
Finally, DL-IDS is tested on CICIDS2017, a reliable intrusion detection dataset that covers all the common, updated intrusions and cyberattacks.
In the multiclassification test, DL-IDS reached 98.67% in overall accuracy, and the accuracy of each attack type was above 99.50%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Pengfei& Liu, Pengju& Li, Qi& Liu, Chenxi& Lu, Xiangling& Hao, Ruochen…[et al.]. 2020. DL-IDS: Extracting Features Using CNN-LSTM Hybrid Network for Intrusion Detection System. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208880
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Pengfei…[et al.]. DL-IDS: Extracting Features Using CNN-LSTM Hybrid Network for Intrusion Detection System. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208880
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Pengfei& Liu, Pengju& Li, Qi& Liu, Chenxi& Lu, Xiangling& Hao, Ruochen…[et al.]. DL-IDS: Extracting Features Using CNN-LSTM Hybrid Network for Intrusion Detection System. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208880
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208880
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