Cryptography and Security,Artificial Intelligence,رمزنگاری و امنیت , هوش مصنوعی ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; v1 submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: To be presented at the 11th International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC'24) will be held in Washington DC- USA, from October 22 to 25, 2024. Accepted (6 pages and 5 figures)
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: برای ارائه در یازدهمین سمپوزیوم بین المللی شبکه ها ، رایانه ها و ارتباطات (ISNCCC'24) در واشنگتن دی سی- ایالات متحده ، از 22 تا 25 اکتبر 2024 برگزار می شود. پذیرفته شده (6 صفحه و 5ارقام)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
In recent years, the evolution of machine learning techniques has significantly impacted the field of intrusion detection, particularly within the context of the Internet of Things (IoT). As IoT networks expand, the need for robust security measures to counteract potential threats has become increasingly critical. This paper introduces a hybrid Intrusion Detection System (IDS) that synergistically combines Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) with the XGBoost algorithm. Our proposed IDS leverages the unique capabilities of KANs, which utilize learnable activation functions to model complex relationships within data, alongside the powerful ensemble learning techniques of XGBoost, known for its high performance in classification tasks. This hybrid approach not only enhances the detection accuracy but also improves the interpretability of the model, making it suitable for dynamic and intricate IoT environments. Experimental evaluations demonstrate that our hybrid IDS achieves an impressive detection accuracy exceeding 99% in distinguishing between benign and malicious activities. Additionally, we were able to achieve F1 scores, precision, and recall that exceeded 98%. Furthermore, we conduct a comparative analysis against traditional Multi-Layer Perceptron (MLP) networks, assessing performance metrics such as Precision, Recall, and F1-score. The results underscore the efficacy of integrating KANs with XGBoost, highlighting the potential of this innovative approach to significantly strengthen the security framework of IoT networks.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در سالهای اخیر ، تکامل تکنیک های یادگیری ماشین به طور قابل توجهی بر زمینه تشخیص نفوذ ، به ویژه در چارچوب اینترنت اشیاء (IoT) تأثیر گذاشته است.با گسترش شبکه های IoT ، نیاز به اقدامات امنیتی قوی برای مقابله با تهدیدهای احتمالی به طور فزاینده ای بسیار مهم شده است.این مقاله یک سیستم تشخیص نفوذ ترکیبی (IDS) را معرفی می کند که به طور هم افزایی شبکه های Kolmogorov-Arnold (KANS) را با الگوریتم XGBoost ترکیب می کند.IDS پیشنهادی ما از قابلیت های منحصر به فرد KANS استفاده می کند ، که از توابع فعال سازی یادگیری برای مدل سازی روابط پیچیده در داده ها استفاده می کند ، در کنار تکنیک های قدرتمند یادگیری گروه XGBOOST ، که به دلیل عملکرد بالای آن در کارهای طبقه بندی شناخته شده است.این رویکرد ترکیبی نه تنها دقت تشخیص را تقویت می کند بلکه تفسیر مدل را بهبود می بخشد و آن را برای محیط های IoT پویا و پیچیده مناسب می کند.ارزیابی های تجربی نشان می دهد که شناسه های ترکیبی ما به دقت تشخیص چشمگیر بیش از 99 ٪ در تمایز بین فعالیت های خوش خیم و مخرب دست می یابد.علاوه بر این ، ما توانستیم به نمرات F1 ، دقت و به یاد بیاوریم که از 98 ٪ فراتر رفته است.علاوه بر این ، ما یک تجزیه و تحلیل مقایسه ای در برابر شبکه های سنتی چند لایه Perceptron (MLP) انجام می دهیم ، و معیارهای عملکردی مانند Precision ، Recall و F1 را ارزیابی می کنیم.این نتایج تأکید می کند که اثربخشی KAN ها با XGBoost را نشان می دهد و پتانسیل این رویکرد نوآورانه را برای تقویت قابل توجه چارچوب امنیتی شبکه های IoT برجسته می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
