$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Analysis of KDD-Cup’99, NSL-KDD and UNSW-NB15 Datasets using Deep Learning in IoT 원문보기

Procedia computer science, v.167, 2020년, pp.1561 - 1573  

Choudhary, Sarika (Central University of Rajasthan) ,  Kesswani, Nishtha (Central University of Rajasthan)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Abstract Internet of Things (IoT) network is the latest technology which is used to connect all the objects near us. Implementation of IoT technology is latest and growing day-by-day, it is coming with risk itself. So, it required the most efficient model to detect malicious activities as fast as p...

주제어

참고문헌 (11)

  1. 10.1109/TrustCom/BigDataSE.2018.00219 Choudhary, S., Kesswani, N., 2018. Detection and prevention of routing attacks in internet of things, in: 2018 17th IEEE International Conference On Trust, Security And Privacy In Computing And Communications/12th IEEE International Conference On Big Data Science And Engineering (TrustCom/BigDataSE), IEEE. pp. 1537-1540. 

  2. International Journal of Information Security and Privacy(IJISP) Choudhary 13 86 2019 10.4018/IJISP.2019010107 A survey: Intrusion detection techniques for internet of things 

  3. IEEE transactions on neural networks and learning systems Greff 28 2222 2016 10.1109/TNNLS.2016.2582924 Lstm: A search space odyssey 

  4. Optik Hao 156 772 2018 10.1016/j.ijleo.2017.11.153 Optimized cnn based image recognition through target region selection 

  5. Computer Speech & Language Hori 46 401 2017 10.1016/j.csl.2017.01.013 Multi-microphone speech recognition integrating beamforming, robust feature extraction, and advanced dnn/rnn backend 

  6. Hu, B., Lu, Z., Li, H., Chen, Q., 2014. Convolutional neural network architectures for matching natural language sentences, in: Advances in neural information processing systems, pp. 2042-2050. 

  7. Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E., 2012. Imagenet classification with deep convolutional neural networks, in: Advances in neural information processing systems, pp. 1097-1105. 

  8. 10.1109/COMPTELIX.2017.8004032 Meena, G., Choudhary, R.R., 2017. A review paper on ids classification using kdd 99 and nsl kdd dataset in weka, in: 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics (Comptelix), IEEE. pp. 553-558. 

  9. 10.1109/MilCIS.2015.7348942 Moustafa, N., Slay, J., 2015. Unsw-nb15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (unsw-nb15 network data set), in: 2015 military communications and information systems conference (MilCIS), IEEE. pp. 1-6. 

  10. 10.1109/CVPRW.2014.131 Sharif Razavian, A., Azizpour, H., Sullivan, J., Carlsson, S., 2014. Cnn features off-the-shelf: an astounding baseline for recognition, in: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops, pp. 806-813. 

  11. Tavallaee 1 2009 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Security and Defense Applications A detailed analysis of the kdd cup 99 data set 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로