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FMHADP:Design of an Efficient Pre-Forensic Layer for Mitigating Hybrid Attacks via Deep Learning Pattern Analysis

Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2024年第5期31卷 55-67页

作者： Meesala Sravani B Kiran Kumar M Rekha Sundari D Tejaswi Department of Computer Science and Engineering GMR Institute of TechnologyRajam 532127Andhra PradeshIndia Information Technology Anil Neerukonda Institute of Technology&Science(Autonomous)Sangivalasa 531162BheemunipatnamIndia

Network attack detection and mitigation require packet collection,pre-processing,feature analysis,classification,and *** for these tasks sometimes become complex or inefficient when applied to real-time data *** mitigate hybrid assaults,this study designs an efficient forensic layer employing deep learning pattern analysis and multidomain feature *** this paper,we provide a novel multidomain feature extraction method using Fourier,Z,Laplace,Discrete Cosine Transform(DCT),1D Haar Wavelet,Gabor,and Convolutional *** method dragon fly optimisation reduces feature dimensionality and improves feature selection *** selected features are fed into VGGNet and GoogLeNet models using binary cascaded neural networks to analyse network traffic patterns,detect anomalies,and warn network *** suggested model tackles the inadequacies of existing approaches to hybrid threats,which are growing more common and challenge conventional security *** model integrates multidomain feature extraction,deep learning pattern analysis,and the forensic layer to improve intrusion detection and prevention *** diverse attack scenarios,our technique has 3.5% higher accuracy,4.3% higher precision,8.5% higher recall,and 2.9% lower delay than previous models.

关键词： digital replay attack perceptual hashing content authentication content identification Differential Luminance Block Means(DLBM) normalization shifts

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