An intelligent intrusion detection system for distributed denial of service attacks: A support vector machine with hybrid optimization algorithm based approach

计算机科学 服务拒绝攻击 支持向量机 云计算 算法 入侵检测系统 机器学习 粒子群优化 人工智能 数据挖掘 混淆矩阵 水准点(测量) 互联网 万维网 操作系统 大地测量学 地理
作者
S. Sumathi,R. Rajesh
出处
期刊:Concurrency and Computation: Practice and Experience [Wiley]
卷期号:34 (27) 被引量:30
标识
DOI:10.1002/cpe.7334
摘要

Summary Cloud computing offers comfortable service to business sectors as they can concentrate on their products. Over the internet, cloud computing is liable to various security threats and attacks which is a primary obstacle to the growth of cloud computing services. Distributed denial of service (DDoS) is one such attack that exploits cloud computing services using compromised machines; hence, its detection is a significant field of research. Several DDoS detection schemes have been proposed in the past, but they fail to detect real‐time active DDoS attacks because of their growth in severity and volume. Machine learning (ML) techniques are efficient in making predictions; hence, in this study, a hybrid ML intrusion detection system (IDS) model is proposed. The performance of the proposed IDS model is improved by employing a 10‐fold cross‐validation technique to perform feature selection, reducing data dimensions on the publicly available benchmark NSL‐KDD dataset. Performance validation of the proposed hybrid IDS model is done using the confusion matrix. Support vector machine (SVM) parameters are fine‐tuned using hybrid Harris Hawks optimization (HHO) and particle swarm optimization (PSO) algorithms. The performance of these hybrid algorithms is compared with other classical algorithms such as C4.5, K‐nearest neighbor, and SVM using performance metrics such as precision, sensitivity, specificity, F1 score, and accuracy. From these comparisons, it can be inferred that the proposed SVM with hybrid optimization HHO‐PSO machine learning IDS model performs better DDoS detection with good performance metric values.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
完美麦片完成签到,获得积分10
3秒前
lll完成签到,获得积分10
4秒前
务实鞅完成签到 ,获得积分10
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
mawenyu完成签到,获得积分10
11秒前
17完成签到,获得积分20
11秒前
高大的水壶完成签到,获得积分10
12秒前
英俊的铭应助wellyou采纳,获得10
14秒前
风中的向卉完成签到 ,获得积分10
17秒前
Mp4完成签到 ,获得积分10
17秒前
凌兰完成签到 ,获得积分10
17秒前
plain完成签到,获得积分10
18秒前
陌上花开完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
fg2477完成签到,获得积分10
21秒前
忙碌的数学人完成签到,获得积分10
21秒前
情怀应助Engen采纳,获得10
21秒前
HJJHJH完成签到,获得积分10
23秒前
Bob发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
26秒前
HJJHJH发布了新的文献求助50
27秒前
JW完成签到,获得积分10
27秒前
wanci应助张参采纳,获得10
28秒前
谦让的西装完成签到 ,获得积分10
29秒前
李演员完成签到,获得积分10
30秒前
fei菲飞完成签到,获得积分10
30秒前
32秒前
Zhaowx完成签到,获得积分10
32秒前
Theprisoners完成签到,获得积分0
32秒前
木子发布了新的文献求助30
32秒前
32秒前
下课了吧完成签到,获得积分10
33秒前
丘比特应助xialuoke采纳,获得10
34秒前
zgt01发布了新的文献求助10
36秒前
linfordlu完成签到,获得积分0
36秒前
清浅发布了新的文献求助10
37秒前
风趣的涵柏完成签到,获得积分10
38秒前
40秒前
Chen完成签到 ,获得积分10
41秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022