Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/32432
Название: UK-IDS-Machine Learning Based Intrusion Detection System for Unknown Attack Detection
Авторы: Lapina, M. A.
Лапина, М. А.
Ключевые слова: Artificial intelligence (AI);Intrusion detection system (IDS);One class SVM (OC-SVM);Unknown - intrusion detection system (UK-IDS)
Дата публикации: 2026
Издатель: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
Библиографическое описание: Sowmya, T., Mary Anita, E. A., Lapina, M. UK-IDS-Machine Learning Based Intrusion Detection System for Unknown Attack Detection // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2026. - 1456 LNNS. - pp. 425 - 433. - DOI: 10.1007/978-3-032-07275-7_38
Источник: Lecture Notes in Networks and Systems
Краткий осмотр (реферат): Computer networks have become the major focus for attackers. Hence intrusion detection system plays a significant role in detecting attacks. Many researchers have already focused on the domain of cyber security by developing an efficient framework. However, developing an efficient IDS is still a challenging task because of its effectiveness in determining novel attacks. Hence in the current study, a machine learning based IDS called UK-IDS is proposed by incorporating OC-SVM and a basic SVM model. The aim of the proposed system is to achieve high accuracy and F1 score by detecting novel attacks. The OC-SVM approach identifies the novel attacks by collaborating the clustering and thresholding mechanism. The basic SVM model is to distinguish the type of attack. The experimental study reveals that UK-IDS framework shows good performance in terms of accuracy and F1 score.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/32432
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 3828.pdf
  Доступ ограничен
126.96 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.