header

An Enhanced Deep Learning Approach For Iot Intrusion Detection / (Record no. 169516)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 05186namaa2200409 i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field OSt
005 - أخر تعامل مع التسجيلة
control field 20250223033347.0
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 241217s2023 ua a|||f |m|| 000 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloguing agency EG-GICUC
Language of cataloging eng
Transcribing agency EG-GICUC
Modifying agency EG-GICUC
Description conventions rda
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title eng
Language code of summary or abstract eng
-- ara
049 ## - Acquisition Source
Acquisition Source Deposit
082 04 - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER
Classification number 004.678
092 ## - LOCALLY ASSIGNED DEWEY CALL NUMBER (OCLC)
Classification number 004.678
Edition number 21
097 ## - Degree
Degree Ph.D
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Local Call Number Cai01.18.02.Ph.D.2023.Ha.E.
100 0# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Authority record control number or standard number Hany Mohamed Ahmed Mohamed,
Preparation preparation.
245 10 - TITLE STATEMENT
Title An Enhanced Deep Learning Approach For Iot Intrusion Detection /
Statement of responsibility, etc. By Hany Mohamed Ahmed Mohamed; Supervised By Prof. Dr. Hesham Hefny
246 15 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title نهج مُحْسَّن لاكتشاف اختراقات إنترنت الأشياء باستخدام التعلم العميق /
264 #0 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2023.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent 126 Leaves :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 30 cm. +
Accompanying material CD.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Source rda content
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term Unmediated
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2023.
504 ## - BIBLIOGRAPHY, ETC. NOTE
Bibliography, etc. note Bibliography: pages 200-250.
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. With the increasing growth in the use of the internet, and the presence of huge numbers of people connected through the internet. This has led to a major problem related to the risks of data security and the exposure of increasing threats of cyber-attacks that lead to data loss and the inability to secure information. The need for an Intrusion Detection System (IDS) has become extremely important since the number of new cyber-attacks, internet worms, and malware has continued to grow in recent years.<br/>In this thesis, a new meta-learning based on ensemble deep learning models is proposed by using two tiers of Meta-classifiers. Then several experiments on two recent different IoT benchmark datasets are conducted to evaluate the performance of the proposed model. For each dataset, different baseline deep learning classifiers are trained, and their performance is compared with the performance of the proposed model. In addition, due to the efforts made to transform the dataset into balanced datasets with hyper-parameter tuning, the results show that the proposed ensemble model significantly improves the classification accuracy of deep baseline models. Moreover, the proposed method is superior to prior well-known ensemble methods.<br/>
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. أصبحت الحاجة إلى نظام اكتشاف التسلل (IDS) مهمة للغاية منذ أن استمر عدد الهجمات الإلكترونية الجديدة، وديدان الإنترنت، والبرامج الضارة في النمو في السنوات الأخيرة. على الرغم من القدرة والفعالية المتزايدة لنظم كشف التسلل، فإن التنوع المتزايد والحداثة للهجمات الإلكترونية يؤدي إلى الفشل في التمييز بين الهجمات والسلوك المشروع. لذلك، تكتسب مناهج نظم كشف التسلل القائمة على التعلم العميق تأثيرًا متزايدًا مؤخرًا بسبب القدرة على التعامل مع حجم ضخم من مجموعات البيانات في العالم الحقيقي.<br/>يمثل إنترنت الأشياء (IoT)، بأحجامه الضخمة من مجموعات البيانات، تحديات كبيرة لاكتشاف التسلل، حيث تحتوي مجموعات البيانات هذه على تهديدات أمنية كبيرة وانتهاكات خطيرة، هذا هو السبب الرئيسي للحاجة إلى استخدام أساليب التعلم العميق.<br/>في هذا العمل، تم اقتراح نموذجًا جديدًا للتعلم العميق لمجموعة التعلم التلوي باستخدام مستويين من التصنيفات الوصفية. وإجراء عدة تجارب على مجموعتي بيانات معياريتين مختلفتين لإنترنت الأشياء لتقييم أداء النموذج المقترح. لكل مجموعة بيانات، تم تدريب ثلاثة مصنفات أساسية مختلفة للتعلم العميق، ومقارنة أدائها بأداء النموذج المقترح. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا للجهود المبذولة لتحويل مجموعة البيانات إلى مجموعات بيانات متوازنة مع ضبط المعلمات الفائقة، تُظهر النتائج أن نموذج المجموعة المقترح يحسن بشكل كبير دقة التصنيف لنماذج خط الأساس العميق، وعلاوة على ذلك؛ تفوقت الطريقة المقترحة على طرق التجميع السابقة.<br/>
530 ## - ADDITIONAL PHYSICAL FORM AVAILABLE NOTE
Issues CD Issued also as CD
546 ## - LANGUAGE NOTE
Text Language Text in English and abstract in Arabic & English.
650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Internet
Source of heading or term qrmak
653 #0 - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Intrusion Detection
-- IoT
-- Deep Learning
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Hesham Hefny
Relator term thesis advisor.
900 ## - Thesis Information
Grant date 01-01-2023
Supervisory body Hesham Hefny
Universities Cairo University
Faculties Faculty of Graduate Studies for Statistical Research
Department Department of Computer Science
905 ## - Cataloger and Reviser Names
Cataloger Name Eman El gebaly
Reviser Names Huda
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Source of classification or shelving scheme Dewey Decimal Classification
Koha item type Thesis
Edition 21
Suppress in OPAC No
Holdings
Source of classification or shelving scheme Home library Current library Date acquired Inventory number Full call number Barcode Date last seen Effective from Koha item type
Dewey Decimal Classification المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول 17.12.2024 89694 Cai01.18.02.Ph.D.2023.Ha.E. 01010110089694000 17.12.2024 17.12.2024 Thesis