Anomaly Detection System in the Industrial Internet of Things Network with Convolutional Neural Network
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 67
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CSE-3-2_007
تاریخ نمایه سازی: 26 فروردین 1404
چکیده مقاله:
Today, information security and preventing data theft are of great importance in the industrial Internet of Things. For this reason, in order to improve the network, it is necessary to use a suitable intrusion detection system to detect anomalies and improve the network. Machine learning is one of the powerful methods used for network modeling and diagnosis. In this article, with the help of convolutional neural network modeling, which is considered one of the powerful methods of machine learning, an intrusion detection system with optimal performance in abnormal traffic detection is presented. In this method, the proposed model is implemented and shown in several classes. Also, data processing to NSL-KDD datasets is applied in this paper to obtain appropriate results that indicate the appropriate quality of the proposed evaluation model; Therefore, according to the simulation results, the accuracy and true positive rate of the NSL-KDD data set, and the proposed neural network model, the accuracy and true positive rate on the NSL-KDD data set have reached ۹۲.۳% and ۸۸.۵%, respectively.
کلیدواژه ها:
Industrial Internet of Things ، network security ، intrusion detection system ، Deep learning ، convolutional neural network
نویسندگان
Rahim Asghari
Department of mathematics, Technical and Vocational University, Tehran, Iran.
Sajjad Ghasemzadeh
University of Tehran, College of Engineering, Tehran, Iran.
Mohammad Allahyari
Urmia University of Technology, Urmia, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :