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A Cyber-Attack Detection System Using Late Fusion Aggregation Enabled Cyber-Net

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第6期36卷 3101-3119页

作者： P.Shanmuga Prabha S.Magesh Kumar Department of Computer Science and Engineering Saveetha School of EngineeringSaveetha Institute of Medical and Technical Sciences(Deemed to be University)ChennaiTamilnaduIndia

Today,securing devices connected to the internet is challenging as security threats are generated through various *** protection of cyber-physical systems from external attacks is a primary *** presented method is planned on the prime motive of detecting cybersecurity attacks and their impacted *** proposed architecture employs the LYSIS dataset and formulates Multi Variant Exploratory Data Analysis(MEDA)through Principle Component Analysis(PCA)and Singular Value Decompo-sition(SVD)for the extraction of unique *** feature mappings are analyzed with recurrent 2 convolutional neural network(R2CNN)and Gradient Boost Regression(GBR)to identify the maximum *** Late Fusion Aggregation enabled with Cyber-Net(LFAEC)is the robust derived *** quantitative analysis uses predicted threat points with actual threat variables from which mean and difference vectors *** performance of the presented system is assessed against the parameters such as Accuracy,Precision,Recall,and F1 *** proposed method outperformed by 98% to 100% in all quality measures compared to existing methods.

关键词： External attacks cyber-physical systems principle component analysis singular value decomposition recurrent 2 convolutional neural network gradient boost regression

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