Deep Learning

Deep Learning Approaches for Intrusion Detection and Attack Severity Classification in IOT Network
168 Seiten, Taschenbuch
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Themen Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management Betriebswirtschaft und Management Marketing und Vertrieb
ISBN 9786205527962
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 21.12.2022
Größe 220 x 150 mm
Verlag LAP LAMBERT Academic Publishing
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HerstellerangabenAnzeigen
Str. Armeneasca 28/1, office 1 | MD-2012 Chisinau
info@omniscriptum.com
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Kurzbeschreibung des Verlags

The Internet of things (IoT) has gained more attention in recent years because of its ubiquitous operations, connectivity, methods of communication, and intelligent decisions to evoke activities from various devices. Therefore, artificial intelligence techniques have been integrated into all aspects of the Internet of Things and making life more comfortable in various ways. A novel deep learning model named Device-based Intrusion Detection System (DIDS) was proposed in the second phase. This DIDS learning model incorporates the prediction of unknown attacks to handle the computational overhead in large networks and increase the throughput with a low false alarm rate. Our proposed algorithm has been evaluated with standard algorithms, and the results show that it detects attacks earlier than standard algorithms. The computational time has also been reduced, and 99% of accuracy has been achieved in detecting the attacks.

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ISBN 9786205527962
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Erscheinungsdatum 21.12.2022
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