Thông tin tài liệu
Nhan đề : | On the Feasibility of Deep Learning in Sensor Network Intrusion Detection |
Tác giả: | Otoum, S. |
Người tham gia: | Kantarci, B. Mouftah, H. T. |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Networking Letters, (2019), VOL. 1, NO. 2, pp 68-71 |
Tóm tắt : | In this letter, we present a comprehensive analysis of the use of machine and deep learning (DL) solutions for IDS systems in wireless sensor networks (WSNs). To accomplish this, we introduce restricted Boltzmann machine-based clustered IDS (RBC-IDS), a potential DL-based IDS methodology for monitoring critical infrastructures by WSNs. We study the performance of RBC-IDS, and compare it to the previously proposed adaptive machine learning-based IDS: the adaptively supervised and clustered hybrid IDS (ASCH-IDS). Numerical results show that RBC-IDS and ASCH-IDS achieve the same detection and accuracy rates, though the detection time of RBC-IDS is approximately twice that of ASCH-IDS. Index Terms—Wireless sensor network, cybersecurity, |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9804 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
37
XEM & TẢI
3
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.