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Fabliha Bushra Islam (Kumoh National Institute of Technology) Rubina Akter (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology) Jae-Min Lee (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2020년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2020.8
수록면
418 - 421 (4page)

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This paper represents a deep learning model dependent on anomaly detection techniques for malicious discovery in network traffic configuration assembled from TCP/IP packets. Four Artificial Neural Network (ANN) model variations were compared using a public dataset called NSL-KDD. The ANN was implemented using R-programming, where in, input layer, hidden layer and output layer were manipulated to select the best model with optimal performance in terms of reduced Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The experimental results illustrate that model 1 outperformed other ANN models with an accuracy of 96.74%. The conclusion of this paper is that ANN model offers a good performance for malicious detection. However, caution should be on design of ANN models as we observed that layer numbers have impact on their accuracy. This proposed ANN model can be effective for Industrial IoT networks, and smart factories management to restrain future malicious attacks.
#Artificial Neural Network (ANN) #Industrial Internet of Things (IoT) #Mean Absolute Percentage Error (MAPE) #R-programming

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL
III. PERFORMANCE EVALUATION
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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