Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36797
Title: | Semi-supervised learning-based IDS using active learning |
Authors: | KHALDI YACIN Talbi, Maria Hibat Errahmane Hadji, Soumia |
Keywords: | IDS active learning cybersecurity CICIDS2017 Machine learning |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | KASDI MERBAH UNIVERSITY OUARGLA |
Citation: | FACULTY OF N EW I NFORMATION AND C OMMUNICATION T ECHNOLOGIES |
Abstract: | Due to the increasing number of attacks, IDS systems are becoming more essential to
protect networks and devices from malicious attacks.
The current study aims to enhance Intrusion Detection System performance by utilizing
the least amount of labeled instances.To achieve the objective of this study, a semi-supervised
learning approach was used that combines machine learning and active learning method, using
the CICIDS 2017 dataset. Our experimental evaluation shows the effectiveness of incorporating
active learning into semi-supervised learning for IDS, as the proposed approach significantly
outperforms traditional machine learning methods in terms of accuracy, precision, detection
rate, and false positive rate. بسببالزيادة المستمرة في الهجمات، أصبحت أنظمة الكشف عن ا لتسلل( IDS)ضرورية لحماية الشبكات واألجهزة منالتهديدات الخبيثة. تهدف هذه الدراسة إلى تحسين أداء نظام الكشف عن االختراق باستخدام أقل عدد ممكن من العيناتالمصنفة. لتحقيقهذا الهدف، تم اعتماد نهج تعلم شبه خاضع لإلشراف يجمع بين التعلم اآللي والتعلم النشط، وذلك باستخدا م مجموعةبيانات 2017 CICIDS . أظهرت نتائج التقييم التجريبي أن دمج التعلم النشط في التعلم شبه الخاضع لإلشراف يعززبشكل كبير فعالية نظام الكشف عن االختراق، متفوقًا على األساليب التقليدية للتعلم اآللي من حيث الدقة، ال ضبط، معدلاإلكتشاف و معدلاالنذارات االيجابي ةالكاذبة . |
Description: | Network Administration and Security |
URI: | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36797 |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Hadji - Talbi .pdf | Network Administration and Security | 5,75 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.