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Optimal Machine Learning Enabled Intrusion Detection in Cyber-Physical System Environment

Computers, Materials & Continua 2022年第9期72卷 4691-4707页

作者： Bassam A.Y.Alqaralleh Fahad Aldhaban esam a.alqarallehs Ahmad H.Al-Omari MIS Department College of Business AdministrationUniversity of Business and TechnologyJeddah21448Saudi Arabia School of Engineering Princess Sumaya University for TechnologyAmman11941Jordan Faculty of Science Computer Science DepartmentNorthern Border UniversityArar91431Saudi Arabia

Cyber-attacks on cyber-physical systems(CPSs)resulted to sensing and actuation misbehavior,severe damage to physical object,and safety *** learning(ML)models have been presented to hinder cyberattacks on the CPS environment;however,the non-existence of labelled data from new attacks makes their detection quite *** Detection System(IDS)is a commonly utilized to detect and classify the existence of intrusions in the CPS environment,which acts as an important part in secure CPS *** developments in deep learning(DL)and explainable artificial intelligence(XAI)stimulate new IDSs to manage cyberattacks with minimum complexity and high *** this aspect,this paper presents an XAI based IDS using feature selection with Dirichlet Variational Autoencoder(XAIIDS-FSDVAE)model for *** proposed model encompasses the design of coyote optimization algorithm(COA)based feature selection(FS)model is derived to select an optimal subset of ***,an intelligent Dirichlet Variational Autoencoder(DVAE)technique is employed for the anomaly detection process in the CPS ***,the parameter optimization of the DVAE takes place using a manta ray foraging optimization(MRFO)model to tune the parameter of the *** order to determine the enhanced intrusion detection efficiency of the XAIIDS-FSDVAE technique,a wide range of simulations take place using the benchmark *** experimental results reported the better performance of the XAIIDSFSDVAE technique over the recent methods in terms of several evaluation parameters.

关键词： Cyber-physical systems explainable artificial intelligence deep learning security intrusion detection metaheuristics

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