• Author Contributions
  • Next–Generation Intrusion Detection for Iot evcs: Integrating cnn, lstm, and gru models




    Download 6 Mb.
    Pdf ko'rish
    bet14/16
    Sana18.02.2024
    Hajmi6 Mb.
    #158491
    1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16
    Bog'liq
    mathematics-12-00571
    Спасибо!, 3- SINF IISH REJALARI 2022-2023, 5-A UMUMIY RO`YXAT - 2022 YIL, Анализнинг танланган боблари A kalit (Автосохраненный), 2-amaliy ish qisqa yoʻl mat model, Turdosh ta\'lim yo\'nalishlar 2023, KREATIV INDISTRUIAL RAWAJLANÍWDÍŃ JÁHÁN TÁJRIYBESI, Xakimjanova mag diss 2023, Labaratoriya ishi Oleum analizi., O\'ZGARMAS VA O\'ZGARUVCHAN TOK ELEKTR MASHINALARNING TUZILISHI VA ISHLASHINI O’RGANISH, 2 5287707406892011137[1], Mavzu Ovqatlanish salomatlik omili. Ovqatdan zaxarlanishlar va , Dasturiy maxsulotlar va axborot texnologiyalari Texnologik parki-fayllar.org, 47-модда, Tashkiliy hujjatlar-fayllar.org (2) (1)
    7. Conclusions
    Our investigation into the domain of cybersecurity for IoT infrastructures, particularly
    focusing on EVCS, culminates with a suite of notable contributions that set a new bench-
    mark for IDS. The introduction of an innovative ensemble architecture that leverages the
    combined strengths of CNN, LSTM, and GRU, represents a leap forward in the detection of
    intricate intrusion patterns. The model, rigorously trained and validated against real-world
    datasets, demonstrates a superior ability to navigate the complexities of cyber threats
    with impressive accuracy. This study not only demonstrates the feasibility of employing
    advanced neural network architectures for intrusion detection but also paves the way for
    future research in securing IoT ecosystems against sophisticated attacks.
    The advanced data processing techniques and comprehensive performance analysis
    employed in this study underscore the depth and rigor of our approach. By achieving high
    accuracy across binary, six-class, and fifteen-class classifications, the proposed model is
    robust and adaptable to several potential security breaches. The practical implications of
    this research extend well beyond theoretical exploration, offering scalable solutions for
    real-time applications across various IoT scenarios.
    As we lay down the groundwork for future explorations, the proposed model stands
    as a benchmark in the field and a touchstone for ensuing innovations in cybersecurity,
    inviting the scholarly community to engage with our findings, replicate our success, and
    venture further into the untapped potential of DL models. Thus, this study does not signal
    a terminus but rather a beacon, illuminating the path toward a more secure and resilient
    digital future.
    Author Contributions:
    This manuscript was designed and written by W.K., D.K. and D.T. W.K.
    conceived the main idea of this study. D.K. and D.T. wrote the programs and conducted all the
    experiments. W.K., D.K. and D.T. contributed to the analysis and discussion of the algorithms and
    results. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
    Funding:
    This research was supported by the Basic Science Research Program through the National
    Research Foundation of Korea (NRF) (no. NRF2022R1F1A1074767).

    Download 6 Mb.
    1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16




    Download 6 Mb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Next–Generation Intrusion Detection for Iot evcs: Integrating cnn, lstm, and gru models

    Download 6 Mb.
    Pdf ko'rish