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Optimized AI-Based Intrusion Detection System for Accurate DDoS Attack Detection

Dieses Paper schlägt ein optimiertes KI-basiertes Intrusion-Detection-System vor, das GridSearchCV nutzt, um sechs Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle auf dem CICDDoS2019-Datensatz abzustimmen, wobei nachgewiesen wird, dass Random Forest und XGBoost im Vergleich zu anderen Algorithmen eine überlegene Genauigkeit und Effizienz bei der Erkennung verschiedener DDoS-Angriffe erreichen.

Ursprüngliche Autoren: Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI

Veröffentlicht 2026-09-02
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Ursprüngliche Autoren: Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

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