IoT Network Intrusion Detection Using Machine Learning Techniques

2022

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist54437.2022.9945769
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The approaches that are directly suited for the implementation of the process of detecting anomalies in data are discussed in this article, and a comparison of the most widely used ones is carried out using the following criteria: the speed of implementation and the model's data needs. As a consequence, it can be stated that determining the quality of a model at the emission detection stage is challenging, and as a result, it must be examined at the final step (through subsequent analysis of the identified anomalies of various methods). Combinations of various strategies are the most often utilized and accurate procedures, as shown by experience.