Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Intrusion Detection

18 평가 기록 12 datasets

Intrusion Detection is the process of dynamically monitoring events occurring in a computer system or network, analyzing them for signs of possible incidents and often interdicting the unauthorized access. This is typically accomplished by automatically collecting information from a variety of systems and network sources, and then analyzing the information for possible security problems.

<span class="description-source">Source: Machine Learning Techniques for Intrusion Detection </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
OC-SVM / RF
Avg F1: 0.9875Recall: 98.34Precision: 99.26
논문 코드
K-Nearest Neighbors
Accuracy (%): 98.07Precision (Macro Avg): 98.08Recall (Macro Avg): 98.07F1 Score (Macro Avg): 98.07
논문 코드
Edge-Detect-FRNN
Accuracy: 99.6Precision: 99.5Recall: 99.75
논문 코드
intrusion detection
Actions Top-1 (S2): action
논문 코드
MSTREAM-PCA
AUC: 0.94
논문 코드
MSTREAM-IB
AUC: 0.95
논문 코드
KDD
DNN-3
Accuracy: 93
논문 코드
DevNet
AUC: 0.969Average Precision: 0.883
논문 코드
Segmented-FL
F1 Score: 0.893
논문 코드
PPO optimized TabTransformer
Average Class Accuracy: 98.85%
논문 코드
MSTREAM-AE
AUC: 0.90
논문 코드
aaaaaaaaa
0..5sec: wwwwwwww
논문 코드

데이터셋

12개

논문

라이브러리

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