T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n Co m pu t i ng   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   202 5 ,   p p .   81 ~ 89   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI K A . v 2 3 i 1 . 25857           81     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //telko mn ika . u a d . a c. i d   S w a rm  int ellig en ce f o r i ntrusio n  d etec tion  sy ste m s i n int er net  of  things  enviro n m e nts       Apri  Sis w a nto 1 ,   Ak m a r  E f en di 1 ,  J a ro j i 2 ,   F a j a r  Ra t na wa t i 2     1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c s   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s I s l a m R i a u ,   P e k a n b a r u ,   I n d o n e si a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i c   En g i n e e r i n g ,   P o l i t e k n i k   N e g e r i   B e n g k a l i s ,  B e n g k a l i s ,   I n d o n e si a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 3 ,  2023   R ev i s ed   Oct  2 9 ,  2 0 2 4   A cc ep ted   No v   6 ,  2024       Th e   rise   o f   th e   in tern e t  o f   th in g s   (Io T )   tec h n o l o g y   h a s  b ro u g h t  n e w   s e c u rit y   c h a ll e n g e s,  n e c e ss it a ti n g   ro b u st   in tr u sio n   d e tec ti o n   sy ste m s   (I DS) .   T h is   re se a rc h   a p p li e s  s w a r m   in telli g e n c e   (S I)   p ri n c ip les ,   sp e c if ica ll y   t h e   p ig e o n   in sp ired   o p ti m iza ti o n   ( P IO)   a lg o r it h m ,   to   e n h a n c e   IDS  e f fe c ti v e n e ss   in   Io T   e n v iro n m e n ts.  Dra w in g   o n   th e   b e h a v io r  o f   so c ial  sp e c ies ,   SI   f o ste rs  d e c e n tralize d   c o n t ro l   a n d   e m e r g e n t  b e h a v io r  f ro m   si m p le  ru l e s.  T h e se   p rin c i p les   g u id e   t h e   P IO  a lg o rit h m ,   m a k in g   it   a p t  f o r  o p t im izin g   IDS.   W e   u ti li z e   tw o   c o m p re h e n siv e   Io T   d a tas e ts  –   t h e   Ca n a d ian   In s ti tu te   f o r  C y b e rse c u rit y   ( CIC )   Io T   d a tas e t  2 0 2 3   a n d   t h e   I o T   d a tas e t  f o r  IDS,   a im in g   t o   b o o st   t h e   IDS ’ s   c a p a b il i ty   to   d e tec t  il li c it   a t tac k s.  By   a d a p ti n g   th e   P IO   a lg o rit h m ,   o u r  IDS  lea rn s  f ro m   t h e   e n v iro n m e n t,   a d a p ts  to   e v o lv in g   th re a ts,   a n d   m it ig a tes   fa lse - p o siti v e   ra tes .   P re li m in a ry   tes ts  sh o w   th a t  o u r   SI - b a se d   IDS  o u t p e rf o rm s  trad it io n a l  sy ste m s ’   a c c u ra c y ,   sp e e d ,   a n d   a d a p tab il it y .   T h i s  re se a rc h   a d v a n c e s  SI   a p p li c a ti o n s   in   Io T   se c u rit y ,   c o n tri b u ti n g   to   d e v e lo p in g   m o re   r e sili e n t  IDS  a n d   u lt im a tely   e n h a n c in g   Io T   n e tw o rk   se c u rit y   a g a in st  a   ra n g e   o f   c y b e r  th re a ts .   K ey w o r d s :   I n ter n et  o f   t h i n g s   I n tr u s io n   d etec tio n   s y s te m s   Net w o r k   s ec u r it y   P ig eo n   in s p ir ed   o p tim izat io n   S w ar m   i n telli g e n ce     T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   A p r i Si s w an to   Dep ar t m en t o f   I n f o r m atic s   E n g in ee r i n g ,   Facu lt y   o f   E n g i n ee r in g ,   U n i v er s ita s   I s la m   R ia u   P ek an b ar u ,  I n d o n esia     E m ail:  ap r is i s w an to @ e n g . u ir . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N     T h e  in ter n et  o f   t h i n g s   ( I o T )   te ch n o lo g y   h as  r ap id l y   ex p a n d ed ,   b ec o m i n g   a  co r e  co m p o n en t   in   v ar io u s   s ec to r s   s u c h   as  h o m e  a u to m at io n ,   h ea lt h ca r e,   tr an s p o r tatio n ,   an d   m o r e.   T h is   ex p an s i v e  n et w o r k   o f   co n n ec te d   d ev ices  p r o v id es  v as t  o p p o r tu n itie s   f o r   ef f icie n c y ,   a u to m atio n ,   an d   n e w   ap p licatio n s .   Ho w e v er ,   th e  ac ce ler ated   g r o w t h   an d   ad o p tio n   o f   I o T   te ch n o lo g y   h a v e  g iv e n   r is e  to   n u m er o u s   s ec u r it y   t h r ea ts ,   m a k in g   I o T   n et w o r k s   a  lu cr ati v e  tar g et  f o r   cy b er - attac k s   [1 ] ,  [ 2] .   I n   th e  r ap id ly   ev o lv in g   I o T   lan d s ca p e,   s ec u r in g   n e t w o r k s   an d   d ev ices   f r o m   m alicio u s   in tr u s io n s   i s   p ar a m o u n t   [3 ] - [ 5] .   W h ile  ef f ec t iv e  to   an   ex te n t,  tr ad itio n al  m e th o d s   o f te n   n ee d   to   i m p r o v e  i n   ad d r ess i n g   t h e  d y n a m ic  a n d   d ec en tr alize d   n at u r e  o f   I o T   en v ir o n m en t s .   W it h   t h i s   ch al len g e  i n   m i n d ,   th e  r esear ch er s   tu r n ed   to   th e  p r in cip les  o f   s w ar m   in te lli g en ce   ( SI) ,   a  p ar ad ig m   i n s p ir ed   b y   t h e  b eh av io u r   o f   s o cial  s p ec ies  [ 6 ] ,   [ 7 ] .   SI  m i m ics  th e  b e h av io u r   o f   s o c ial  s p ec ies  li k e  b ir d s   an d   a n ts ,   w h er e  co m p le x   g r o u p   b eh a v io u r s   e m er g e   f r o m   s i m p le  lo ca l   in ter ac tio n s   a m o n g   in d i v id u al s   [ 8 ] .   I t  o f f er s   an   in h er e n tl y   ad ap tiv e  an d   d is tr ib u ted   ap p r o ac h   to   p r o b lem - s o l v in g ,   h i g h l y   s u i ted   to   th e  d y n a m ic  w o r ld   o f   I o T .   On e  o f   th e  co r n er s to n es  o f   SI  is   d ec en tr alize d   co n tr o l.  Sin ce   I o T   in v o lv e s   m a n y   d e v ices  i n ter ac ti n g   w it h in   a   n et w o r k ,   a  d ec en tr alize d   ap p r o ac h   b r in g s   s e v er al   b en ef it s   to   t h e  tab le.   I t  h ei g h ten s   r esil i en ce   a g ai n s t   attac k s   a n d   cir cu m v en t s   s in g le  p o in ts   o f   f a ilu r e  [ 9 ] .   I n s p ir atio n   f r o m   n at u r e,   th e  p ig eo n   in s p ir ed   o p tim izat io n   ( P I O )   alg o r ith m   w a s   ch o s e n .   P ig eo n s   ex h ib it   ex tr ao r d in ar y   n a v i g atio n   s k ill s   in   th e  n at u r al  w o r ld ,   ca p ab le  o f   f in d i n g   t h eir   w a y   h o m e  a cr o s s   v ast  d is ta n ce s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  8 1 - 8 9   82   w it h   r e m ar k ab le  ac cu r ac y   [ 1 0 ] .   T h e  PIO   alg o r ith m   e m u lates  t h e s e  n at u r al  o r ien tat i o n   an d   n a v i g atio n   m ec h a n i s m s   to   f i n d   o p ti m al  s o lu tio n s   i n   a  p r o b lem   s p ac e   [ 1 1 ] .   A   p r i m e  co n ce r n   i n   in tr u s io n   d etec tio n   s y s te m s   ( I DS)   is   th e   co n s tan t  ev o l u tio n   o f   s ec u r it y   th r ea ts   in   th e  I o T   en v ir o n m e n t  [ 1 2 ] .   A l g o r ith m s   n ee d   to   b e  ad ap tiv e.   T h e  P I O,   w it h   it s   r o o ts   in   t h e  ad ap tab ilit y   o f   p i g eo n s ,   ca n   lear n   a n d   ad j u s t  to   n e w   th r ea ts   m o r e  ef f icie n tl y   t h a n   m a n y   tr ad itio n al  al g o r ith m s   [ 1 3 ] .   Fu r t h er m o r e,   an y   I DS ’ s   o b j ec tiv e  is   to   m i n i m ize   f alse  p o s iti v es   [ 1 4 ] .  A lg o r it h m s   li k e  P I O,   w h ic h   ca n   b e  o p tim ized   w ith   tr ai n i n g   d ata,   m i g h t  d eliv er   s u p er io r   r esu lt s   in   d is ti n g u i s h in g   b et w e en   leg iti m ate  an d   s u s p icio u s   n et w o r k   tr af f ic.   Fo r   th at  m at ter ,   ef f ic ien c y   a n d   s p ee d   ar e   o f   th e  ess en ce .   W h ile  S I   m i g h t  s o u n d   co m p le x   o n   p ap er ,   alg o r ith m s   li k e   P I O  ar e  o f ten   cr af ted   w it h   a n   e y e  o n   e f f icie n c y   a n d   s w i f t n e s s — b o th   cr u cial  f o r   r ea l - ti m e  i n tr u s io n   d etec t io n   [ 1 5 ] .   B y   w ea v i n g   to g et h er   t h es e  ad v an ta g es,  t h e  P I O  alg o r it h m   b ased   o n   SI  e m er g es  a s   a  r e aso n ab le  ch o ice  f o r   b o ls ter in g   t h e  e f f icac y   o f   I DS  in   I o T   en v ir o n m e n ts .   I DS  h a v e  b ec o m e  in d i s p en s ab le  to o ls   f o r   s af e g u ar d in g   I o T   en v ir o n m e n t s   [ 1 6 ] ,  [ 1 7 ] .   T h ese  s y s te m s   d etec t  illi cit  ac ti v itie s   w it h i n   a  n et w o r k ,   s u c h   as  atte m p ts   t o   co m p r o m i s e  s y s te m   i n te g r it y ,   co n f id en tia lit y ,   o r   av ailab ilit y .   Ho w e v er ,   th e  d y n a m ic  an d   co m p le x   n at u r e  o f   I o T   n et w o r k s   an d   th e  u n iq u e  ch ar ac ter is tic s   o f   I o T   d ev ices  p r esen t  co n s id er ab le  c h alle n g e s   f o r   tr ad itio n al  I DS.  C o n s eq u en tl y ,   t h er e  is   a  p r ess in g   n ee d   to   d ev elo p   ad v an ce d   I DS  ca p ab le  o f   e f f e ctiv el y   id en t if y i n g   an d   m iti g a tin g   ille g iti m ate  at tack s   in   I o T   en v ir o n m e n t s .   I n   ad d r ess in g   t h is   n ee d ,   t h e  p r in c ip les  o f   SI  p r o v id e  a  p r o m i s in g   ap p r o ac h .  SI ,   a  b r an c h   o f   ar t if icial   i n telli g en ce ,   is   in s p ir ed   b y   th e  s o cial  b eh a v io r s   o f   ce r tain   s p ec ies  a n d   th e ir   ab ilit y   to   s o l v e  co m p le x   p r o b le m s   co llecti v el y   [ 1 8 ] .   T h is   r esear ch   f o c u s es  o n   th e  ap p licatio n   o f   th e  P I O  alg o r ith m ,   a  s p ec if ic  m a n i f estat io n   o f   SI ,   to   en h a n ce   th e  ef f ec ti v e n es s   o f   I DS i n   I o T   en v ir o n m e n ts .   T h e  PIO   alg o r ith m   s i m u late s   th e  h o m i n g   b eh a v io r   an d   n a v i g atio n al  s k i lls   o f   p i g e o n s .   T h i s   m a k es  it  p ar ticu lar l y   w ell - s u ited   f o r   o p ti m izi n g   th e  f ea tu r e  s elec tio n   p r o ce s s   in   I DS,  lead in g   to   i m p r o v ed   class i f icatio n   o f   n et w o r k   tr a f f ic  an d   h ei g h t en ed   d etec tio n   o f   ille g iti m ate   ac tiv itie s   [ 1 9 ] .   I n   th is   s tu d y ,   w e  h ar n ess   t w o   co m p r e h en s iv e  I o T   d atasets   -   th e  C a n ad ian   I n s tit u te  f o r   C y b er s ec u r it y   ( C I C )   I o T   Data s et  2 0 2 3   an d   th e  I o T   Data s et  f o r   I DS   to   d ev elo p   an d   v alid ate  o u r   SI - b ased   I DS .   B y   e x a m in in g   a  w id e  ar r a y   o f   n et w o r k   tr af f i c   s ce n ar io s   a n d   attac k   t y p e s ,   th e s e  d atasets   e n ab le  u s   to   as s es s   th e  s y s te m ’ s   e f f ec ti v en e s s   i n   a   r ea lis tic  co n te x t.   A lt h o u g h   I DS  SI  s h o w s   b etter   ac cu r ac y   th a n   tr ad itio n al  s y s t e m s ,   ca n   h elp   r ed u ce   f al s e  p o s itiv e s   an d   is   s u itab le  f o r   th e  ev o l v i n g   I o T   th r ea t  lan d s ca p e,   th e  cu r r e n t  S I   ar e  s till   d r aw b ac k s .   Fo r   ex a m p le ,   im p le m e n ti n g   SI ,   esp ec iall y   f o r   th o s e  u n f a m iliar   w it h   it,  ca n   in tr o d u ce   ad d itio n al  la y er s   o f   co m p lex i t y   to   th e  I DS.  T h en ,   r u n n i n g   al g o r ith m s   b ased   o n   S I   m a y   r eq u ir e  m o r e  co m p u tat io n al  r eso u r ce s .   W h ile  p r o m i s in g ,   SI   in   I o T   s ec u r it y   is   s till   i n   it s   n asce n t   s tag e s   co m p ar ed   to   tr ad itio n al  m e th o d s .   R ea l - w o r ld   i m p le m e n tatio n s   a n d   test s   ar e  r eq u ir ed   to   f u l l y   v alid ate  it s   ef f ec ti v e n ess .   A s   w i th   a n y   m ac h i n e  lea r n in g   o r   o p ti m izatio n   alg o r it h m ,   th er e ’ s   a  r i s k   o f   o v er f itti n g   to   a  s p ec if ic  d ata s et,   m ak i n g   it  less   ef f e cti v e  ag ain s t  u n s ee n   th r ea ts .   C o n ti n u o u s   lear n i n g   an d   ad ap tatio n   m ea n s   t h e  s y s te m   n ee d s   to   b e  co n s tan tl y   m o n ito r ed   an d   u p d ated   to   en s u r e  it ’ s   le ar n in g   co r r ec tl y .   O u r   g o a l   i s   t o   s ig n if i c an tly   en h a n c e   th e   a b i li ty   o f   I DS   t o   d e te ct   i l le g i t im at e   at t a ck s   in   I o T   e n v i r o n m en ts   b y   l ev e r ag in g   th e   p o w e r   o f   t h e   PI O   a l g o r i th m   an d   th e   p r in c i p l es   o f   SI .   Pr e l im in a r y   t e s t s   s u g g es t   p r o m i s i n g   r esu l ts ,   a s   o u r   SI - b a s e d   I DS   o u t p e r f o r m s   t r a d i ti o n a l   s y s t em s   in   a c cu r a cy ,   s p e e d ,   an d   a d a p t a b i li ty .   T h i s   r e s e a r ch   a ls o   c o n t r i b u te s   t o   t h e   u n d e r s t an d in g   an d   a p p l i c at i o n   o f   S I   in   I o T   s e cu r i ty ,   p r o v i d in g   a   r o b u s t   s o lu t i o n   f o r   en h an c in g   t h e   d et e c t i o n   c a p a b i l i ti es   o f   I DS   in   I o T   e n v i r o n m en ts .   T h e   f in d i n g s   f r o m   th is   s tu d y   h o l d   s u b s t a n t i a l   p o t en t i a l   f o r   e n s u r in g   s af e r ,   m o r e   s e cu r e   I o T   n e tw o r k s   c a p a b le   o f   m it ig at in g   a   b r o a d   r a n g e   o f   cy b e r   th r e at s .       2.   M E T H O D     T h e  r esear ch   m et h o d   u tili ze s   t h e  P I O  alg o r ith m .   T h is   s ec tio n   d escr ib es  th e  ap p licatio n   o f   P I O  in   o u r   r esear ch ,   p ar ticu lar l y   r eg ar d i n g   f ea tu r e  s elec tio n   f o r   o u r   m a ch in e   lear n i n g   m o d el,   w i th   an   ad j u s t m e n t  i n   t h e   ac tiv atio n   f u n c tio n   u s ed .   T h e  f ir s t  s tep   in v o l v es  d ef in i n g   th e  o p tim izat io n   p r o b lem ,   w h ic h ,   in   t h is   co n te x t,  i s   id en ti f y i n g   th e  m o s t  i n f o r m ati v e  f ea t u r es  f r o m   th e  d ataset  t h at  ca n   en h an ce   th e  e f f ec t iv e n es s   o f   o u r   I DS  f o r   I o T   en v ir o n m e n t s .   T h e   P I O   alg o r ith m ,   tak i n g   in s p ir atio n   f r o m   th e  n av i g atio n al  p r o w es s   o f   p ig eo n s ,   s er v e s   as  o u r   m ai n   to o l f o r   f ea tu r e  s elec tio n .   P I O  o p tim ize s   t h e  m o d el ’ s   p er f o r m an ce   f u n c tio n   w i th   t h e  ch o s e n   f ea t u r es.   E ac h   f ea t u r e  is   r ep r esen ted   as  a  d o v e  in   th is   al g o r ith m .   A s   t h e  P I O  alg o r ith m   iter ate s ,   ev er y   d o v e  m o d i f ies  it s   p o s itio n   an d   s p ee d   f o llo w i n g   ce r tain   r u les,  o p ti m izi n g   th e   s elec ted   f ea tu r e s .   I n   ea c h   it er atio n   o f   t h e  P I O   alg o r ith m ,   t h e  p ig eo n s   u p d ate  th eir   p o s itio n   a n d   s p ee d   ac co r d in g   to   p r e - d ef i n ed   r u le s   [ 1 9 ] .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   ea ch   p ig eo n   i s   as s ess ed   b ased   o n   th e  c h o s en   f ea t u r es,  i n ten d i n g   to   o p ti m ize  th e  m o d el ’ s   p er f o r m a n ce   f u n ctio n   w it h   t h ese  s elec ted   f ea tu r es.  I n   s o m e  ca s e s ,   th e  s elec ted   f ea tu r es  m a y   s t ill  in cl u d e  n e g ati v e  v alu e s ,   w h ic h   ar e  u n d es ir ab le.   T o   tack le  th is   i s s u e,   w e  i n tr o d u ce   th e  Si g m o id   ac tiv atio n   f u n ctio n   in to   t h e  P I O  alg o r ith m   [ 2 0 ] .  T h e  Sig m o id   ac tiv at io n   f u n ct i o n   m ap s   an y   i n p u t   v al u e  i n to   t h e  r an g e  b et w ee n   0   an d   1 ,   e f f e ctiv el y   e n s u r in g   t h at   all  o u tp u t  v alu e s   f r o m   th e  m o d el  f all  w it h i n   th i s   r an g e.   W e  en h an ce   t h e  f ea t u r e  s elec ti o n   p r o ce s s ’ s   e f f ec t iv e n es s   b y   i n co r p o r atin g   th e  Si g m o id   ac tiv atio n   i n to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         S w a r m  in tellig en ce   fo r   in tr u s i o n   d etec tio n   s ystems   in   in tern et  o f th in g s   en viro n men t s  ( A p r i S is w a n to )   83   th e  P I O  al g o r ith m .   As  t h e  Si g m o id   f u n ctio n   en s u r e s   t h at  al l  o u tp u t  v al u es   f al l  w it h i n   t h e  r a n g e   0 - 1 ,   all   s elec ted   f ea t u r es  w ill  b e  w it h in   t h is   r an g e  an d   h e n ce ,   w ill  b e  m o r e  m ea n i n g f u l  f o r   th e  m o d el ’ s   p er f o r m a n ce .   T h is   m et h o d o lo g y ,   w h ic h   ap p lies   t h e  P I O  alg o r it h m   f o r   f ea t u r e   s elec tio n   an d   in te g r ates   th e   Sig m o id   ac ti v atio n   f u n ctio n ,   ass u r es  th e  ef f icie n c y   an d   ac cu r ac y   o f   o u r   I DS  in   id en ti f y in g   in tr u s io n s   in   I o T   en v ir o n m en ts .   I t  en ab les  o u r   m o d el  to   lear n   ef f e ctiv el y   f r o m   t h e  en v ir o n m en t  an d   ad ap t  to   ev o lv in g   s ec u r it y   t h r ea ts ,   co n tr ib u ti n g   to   th e  s af e t y   o f   I o T   n et w o r k s .     2 . 1 .     Rela t ed  wo rk s   T h e  i m p o r tan ce   o f   f ea tu r e  s el ec tio n   in   m ac h i n e  lear n i n g   an d   p r ed ictiv e  m o d elin g   h a s   b ee n   w id el y   d is cu s s ed   in   t h e  liter at u r e  [ 2 1 ] ,  [ 22] .   Featu r e  s elec tio n ,   w h ic h   r ef er s   to   s elec tin g   a  s u b s et  o f   r elev a n t  f ea t u r es   f o r   m o d el  co n s tr u ctio n ,   is   cr u cial  in   o p ti m izi n g   a  m ac h i n e  lear n in g   m o d el ’ s   p er f o r m a n ce   [ 2 3 ] .   Mu ch   r esear ch   h as  also   b ee n   d ev o ted   to   ap p l y in g   f ea tu r e  s elec tio n   in   I DS   f o r   I o T   en v ir o n m e n t s .   R esear c h er s   h a v e  p r o p o s ed   v ar io u s   m et h o d o lo g ies  to   e n h an ce   th e   p er f o r m a n ce   o f   I DS  s y s te m s   b y   i m p r o v i n g   f ea t u r e  s elec tio n   p r o ce s s e s ,   in cl u d in g   P I O  [ 1 4 ] .   A   r esear ch   p ap er   o n   “ A n   i m p r o v ed   P I O  f ea t u r e  s elec tio n   al g o r ith m   f o r   I o T   n et w o r k   in tr u s io n ”   i n tr o d u ce d   an   e n h a n ce d   v er s io n   o f   P I O,   L S - P I O,   w h ic h   u s es  a  lo ca l  s ea r c h   al g o r ith m   to   o p ti m ize  th e  f ea tu r e  s e lectio n   p r o ce s s   f u r t h er   [ 1 9 ] .   Si m ilar l y ,   a n o th er   s tu d y   t itled   “ Feat u r e  Sele ctio n   u s i n g   P ig eo n   I n s p ir ed   Op ti m izer   f o r   I n tr u s io n   Dete ctio n   S y s te m ”   d is c u s s e s   th e  s u cc e s s f u l  i m p le m en ta tio n   o f   P I O  f o r   f ea tu r e   s elec tio n   i n   I DS  [ 2 4 ] .   W h ile  th ese  w o r k s   h i g h lig h t  t h e  i m p o r tan ce   o f   f ea tu r e  s elec tio n   an d   d e m o n s tr ate  th e  ap p licab ilit y   o f   P I O  f o r   th is   p u r p o s e,   o u r   r ese ar ch   ai m s   to   f u r t h er   o p ti m ize   th is   p r o ce s s   b y   in tr o d u cin g   a n   ad j u s t m e n t  i n   th e   ac tiv atio n   f u n ctio n   u s ed   i n   t h e  P I O  alg o r ith m .   T h is   ap p r o ac h ,   w h ic h   i n co r p o r ates  th e  Sig m o id   ac tiv at io n   f u n ctio n ,   en s u r e  th at  th e  s elec t ed   f ea tu r es  f all  w it h i n   th e  r an g e  o f   0 - 1 .   T h er eb y   i m p r o v i n g   th e  ef f ec ti v en e s s   o f   th e  f ea t u r e  s elec tio n   p r o ce s s   an d ,   in   tu r n ,   th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  I DS  in   id en ti f y i n g   in tr u s io n s   i n   I o T   en v ir o n m e n t s .       2 . 2 .    I ntr us io n  det ec t io n sy s t e m s     I D S   a r e   c r u ci a l   f o r   n e t w o r k   s e cu r i ty   [ 2 5 ] ,   w ith   s ig n if i c an t   a d v a n c em en t s   i n   th e   la s t  f iv e   y e a r s   t o   a d d r e s s   t h r e at s   l ik e   D D o S  a tt a ck s ,   a s   h ig h lig h t e d   b y   Z a r g a r   et   a l .   [ 2 6 ] .   Z h o u   e t   a l .   [ 2 7 ]   im p r o v e d   I D S   b y   u s in g   a  c o m b in a ti o n   o f   f e a tu r e   s e l ec t i o n   an d   e n s em b l e   s t r a te g i es ,   e n h a n c in g   a c cu r a cy   an d   d e t e ct i o n   s p e e d .   H o   e t   a l .   [ 2 8 ]   d e v e l o p e d   a   C NN - b a s e d   I D S   m o d e l   t h a t   r e d u c e d   f a ls e   p o s i tiv es   in   l a r g e - s c al e   n e tw o r k s .   A g a r w a l   et   a l .   [ 2 9 ]   u s e d   m a ch in e   l e a r n in g   t o   b o o s t   DD o S   d e t e ct i o n   a c cu r a cy .   R aw at   e t   a l .   [ 3 0 ]   d em o n s t r a te d   t h at   d e e p   l e a r n in g   o u t p e r f o r m s   cl a s s i ca l   m a ch in e   l e a r n in g   in   I D S   p e r f o r m an c e .   I DS  ca n   b e  ca teg o r ized   in to   t wo   ty p e s :  n et w o r k   in tr u s io n   d ete ctio n   s y s te m s   ( NI D S)  an d   h o s t   in tr u s io n   d etec tio n   s y s te m s   ( HI DS) .   NI DS m o n i to r s   n et w o r k   tr af f ic  to   d etec t  k n o w n   attac k s ,   w h ile  H I DS  ch ec k s   s y s te m   f iles   f o r   an o m a lies   w i th i n   i n te r n al  n et w o r k s ,   as  o u t lin ed   b y   v ar io u s   s o u r ce s     [ 3 1 ] ,   [ 3 2 ] .   I n   th e  I o T   c o n tex t,  I DS  ar e  in cr ea s in g l y   i m p o r ta n t  f o r   p r o tectin g   in ter co n n ec ted   d e v ices  a n d   en s u r i n g   t h e  i n teg r i t y   o f   s e n s iti v e  d ata  th e y   h a n d le.     2 . 3 .    F e a t ure  s elec t io n   F e a tu r e   s e l ec t i o n   is   p iv o t al   in   d a t a   an a ly s i s ,   s p e cif i c a lly   d u r in g   th e   p r e - p r o c es s in g   p h as e .   T h e   p r im a r y   a im   o f   t h i s   t ec h n i q u e   is   t o   m in im i ze   t h e   v o lu m e   o f   f e a tu r es   o r   a t t r i b u t es   u s e d   i n   a   d a t a   m o d el ,   u s u al ly   b y   d i s c a r d in g   i r r e l ev an t   o r   r e d u n d a n t   d a t a .   T h e   u lt im at e   g o a l   o f   f e at u r e  s el e c ti o n   is   t o   p i n p o in t   th e   m o s t   in f lu e n ti a l   f e atu r e s   f r o m   a n   ex p an s iv e   s e t   o f   d at a   at t r i b u t es   [ 3 3 ] .   T h e   f e at u r e   s e l e c ti o n   t e ch n i q u e   a d d r e s s es   th e   i s s u e   o f   a   s it u a t i o n   w h e r e  a n   ex ce s s iv e ly   h ig h   n u m b e r   o f   f e at u r es   em p l o y e d   in   an   an aly s i s   o r   m o d e l d e g r a d e s   th e   a lg o r it h m ’ s   p e r f o r m an c e  a n d   l en g th en s   p r o c e s s in g   tim e .   O n ly   th e   m o s t   r e l ev an t   f e at u r e s   c o n t r i b u t in g   s i g n if i c an tly   t o   t h e   t a r g et   c l as s   a r e  r e t a in e d   b y   a p p ly in g   f e at u r e  s e l e ct i o n   m e th o d s .   T h is   b o o s t s   th e  m o d el ’ s   p e r f o r m an c e  a n d   a cc e l e r at e s   th e   p r o c e s s in g   t im e  [ 3 4 ] .   F e atu r e   s e l e ct i o n   is   a n   in d is p en s a b le   s t e p   in   t h e   m a ch in e  l e a r n in g   p r o c e s s   a s   it   n o t a b ly   e n h an c es   th e  a c cu r a cy   an d   ef f i c i en cy   o f   t h e   m o d e l  w h i le   c o n cu r r en t ly   m i t ig at in g   t h e  r is k   o f   o v e r f i tt in g .   T h e  w o r k f l o w   o f   th e   f e a tu r e   s e l e ct io n   p r o c e s s   c an   b e   s e en   in   Fi g u r e   1   f e at u r e   s el e c t i o n   p r o c es s .   T h e  f ea tu r e  s elec tio n   p r o ce s s   i n   SI   f o r   I DS  in   I o T   en v ir o n m e n ts   i n v o l v e  s e v er al  k e y   s tag e s .   I t  b eg in s   w it h   d ata s et  s e lectio n ,   w h er e   ap p r o p r iate  d atasets   ar e  ch o s en   to   e n s u r e  e f f ec tiv e   i n tr u s io n   d etec tio n .   Da ta  s a m p li n g   t h en   ex tr ac t s   a  r ep r esen tat iv e  s u b s et  o f   t h e  d atas et  f o r   p r o ce s s i n g .   Dat a  p r e - p r o ce s s in g   f o llo w s ,   tr an s f o r m i n g   a n d   clea n in g   t h e  d ata.   T h e  g ain   in f o r m a tio n   m e th o d   is   u s ed   f o r   f ea t u r e  s elec ti o n ,   id en ti f y in g   t h e  m o s t  i n f o r m ati v e  f ea t u r es  to   i m p r o v e  I DS  ac cu r ac y   a n d   ef f icien c y .   Af ter   f ea tu r e  s elec t io n ,   th e  clas s i f icatio n   s tag e  u s e s   t h ese  f ea t u r es  to   d etec t  in tr u s io n s .   Fin a ll y ,   p er f o r m an ce   a n al y s i s   e v al u ates  t h e   I DS  u s i n g   m etr ic s   lik e  ac cu r ac y ,   r ec all,   an d   p r ec is io n   to   en s u r e  ef f ec t iv e n es s .   O v er all,   th i s   p r o ce s s   en h an ce s   t h e  I DS  b y   f o cu s i n g   o n   r elev an t f ea t u r es a n d   p er f o r m an ce   e v al u atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  8 1 - 8 9   84       Fig u r e  1 .   Featu r e  s elec tio n   p r o ce s s       2 . 4 .    Da t a s et     I n   th is   s t u d y ,   w e  u tili ze   t w o   d is tin ct  d ataset s   to   v alid ate  o u r   r esear ch .   T h e  f ir s t  o n e  is   th e  C I C   I o T   d ataset  2 0 2 3   [ 3 4 ] ,   d ev elo p ed   b y   th e  C a n ad ian   I n s tit u te  f o r   C y b er s ec u r it y .   T h is   d ataset  r e f lec ts   a  co m p r eh e n s i v e   s elec tio n   o f   r ea l - w o r ld   I o T   n e t w o r k   tr a f f ic  an d   attac k   s ce n a r io s ,   co v er in g   v ar io u s   I o T   d e v ices  a n d   d if f er e n t   t y p es  o f   attac k s .   I t  o f f er s   a  b r o ad   s co p e  f o r   ev alu atin g   th e  p er f o r m an ce   a n d   r o b u s tn es s   o f   o u r   I DS  m o d el.   T h e  d ataset  in clu d e s   ap p r o x im a tel y   2   m il lio n   r ec o r d s   an d   co n s is ts   o f   7 5   f ea tu r es  s u c h   as  s o u r ce   an d   d esti n atio n   I P   ad d r ess es,  p ac k et  le n g t h ,   ti m es ta m p ,   p r o to co l  ty p e,   a n d   o th er   n et w o r k - r elate d   f ea t u r es  r elev an t  to   I o T   en v ir o n m e n t s .   W ith   a  d ata  s ize  o f   r o u g h l y   2 0   GB ,   it  s im u late s   co m m o n   I o T   attac k s ,   in cl u d in g   d en ial  o f   s er v ice   ( Do S),   m a n   in   th e  m id d le  ( MitM ) ,   an d   p ass w o r d   attac k s .   I ts   r elev an ce   lies   in   it s   ab ilit y   to   p r o v id e  a  r ich   m ix   o f   b en i g n   an d   m alicio u s   I o T   tr af f ic,   e n s u r i n g   o u r   I DS  m o d e l  is   te s ted   u n d er   co n d itio n s   t h at  clo s el y   r ese m b le   r ea l - w o r ld   I o T   en v ir o n m e n t s .   T h e  s ec o n d   d ataset  i s   t h e  I o T   d ataset  f o r   I DS  [ 3 5 ] ,   w h ic h   i s   r en o w n ed   f o r   its   d ep th   a n d   v a r iet y .   T h is   d ataset  in cl u d es  in ter ac tio n s   b et w ee n   m u ltip le  I o T   d ev ices,  n o r m al  n et w o r k   b e h av io r s ,   an d   v ar io u s   i n tr u s io n   o r   attac k   in s tan ce s .   Sp ec if icall y   d esi g n ed   f o r   th e  r esear ch   an d   d ev elo p m e n t  o f   I DS,  it  p r o v id es  v alu ab le  in s i g h t s   f o r   ev alu ati n g   an d   i m p r o v i n g   I DS  m o d els  in   an   I o T   c o n tex t.   W ith   o v er   1 . 5   m illi o n   r ec o r d s   an d   6 8   f ea tu r es,  it  f o cu s es  o n   b o th   b asic  n et w o r k   attr ib u tes  s u c h   a s   I P   ad d r ess es  an d   p ac k et  s izes,  a s   w ell   as  m o r e  in tr icate   d etails   lik e  p ac k et  s eq u e n ce s   i n   a  co n n ec tio n   a n d   b y te  o r d er   w ith in   a  p ac k et.   T h e  d ataset  s ize  is   ap p r o x i m atel y   1 5   GB ,   an d   it  co v er s   a  w id e  r a n g e  o f   I o T - s p ec if ic  attac k   v ec to r s ,   s u c h   as  s id e - c h a n n e l  attac k s ,   n et w o r k   s p o o f in g ,   a n d   ma l w ar e  tar g eti n g   I o T   d ev ices.  I ts   co m p r e h en s i v e  n atu r e   m ak e s   i t  an   ex ce llen t  f o u n d atio n   f o r   test i n g   I DS   s y s te m s ,   m a k i n g   it  an   id ea l  ch o ice  f o r   o u r   r esear ch .   B o th   d at asets ,   w ith   t h eir   d iv er s e  an d   co m p r e h en s iv e  d ata,   p r o v id e  an   ex ce lle n t  p lat f o r m   f o r   d ev elo p i n g   an d   v alid ati n g   o u r   I DS  m o d el,   p ar ticu lar l y   i n   a n   I o T   en v ir o n m e n t.   T h eir   ex ten s i v e  d ata,   en co m p ass i n g   b o th   n o r m al  a n d   m al ic io u s   n e t w o r k   b eh a v io r s ,   allo w s   u s   to   ef f ec ti v el y   tr ain   o u r   m o d el  an d   ev a lu ate  i t s   p er f o r m an ce   u n d er   v ar io u s   c o n d itio n s   a n d   attac k   s ce n ar io s .     2 . 5 .    S w a rm   i nte llig ence   SI  is   a  co n ce p t  d er iv ed   f r o m   t h e  co llecti v e  b eh a v io r   o f   d ec en tr alize d ,   s el f - o r g an ized   s y s te m s .   T h ese   s y s te m s   u s u a ll y   co n s is t  o f   a  p o p u latio n   o f   s i m p le  ag e n ts   i n t er ac tin g   w i th   ea ch   o t h er   an d   th eir   en v ir o n m en t.   I n s p ir atio n   is   o f te n   d r a w n   f r o m   n at u r e,   p ar ticu lar l y   b io lo g ical  s y s te m s .   E x a m p les  o f   SI  in   n at u r e  in clu d e  an t   co lo n ies,  b ir d   f lo ck i n g ,   an i m a l  h er d in g ,   an d   m o r e.   SI  i s   w id el y   ap p lied   in   o p ti m izatio n   al g o r ith m s ,   i n cl u d in g   th e  P I O  alg o r ith m   [ 3 6 ] .   P I O  is   an   alg o r it h m   i n s p ir ed   b y   th e  n a v ig a tio n al  b eh a v io r   o f   p ig eo n s .   I n   n atu r e,   p ig eo n s   h av e  r e m ar k ab le  n a v i g atio n   ab ilit ies to   f i n d   th eir   w a y   b ac k   t o   th eir   n est s   f r o m   d i s tan t lo ca tio n s .   I n   th e  co n tex t  o f   f ea t u r e  s elec ti o n   in   m ac h in e  lear n i n g ,   th e  P I O  w o r k s   to   s ee k   o u t  th e  m o s t  in f o r m ati v e   f ea t u r e  co m b in atio n s   f r o m   a  d ataset.   E ac h   “ p i g eo n ”   i n   th e   alg o r ith m   r ep r esen ts   a  f ea t u r e  an d   ex p lo r es  th e   s ea r ch   s p ac e  f o r   th e  b est  f ea t u r es.  E ac h   p ig eo n   ad j u s ts   it s   p o s itio n   a n d   v elo cit y   b ased   o n   s p ec if ic  r u le s   at  ea c h   alg o r ith m   i ter atio n ,   ai m i n g   to   o p ti m ize  t h e  f ea t u r es  c h o s e n .   P I O  is   u s ed   in   f ea t u r e  s el ec tio n   b ec au s e  t h is   alg o r ith m   ca n   f i n d   th e   o p ti m al   s o lu tio n   i n   a  v a s t  an d   co m p le x   s ea r ch   s p ac e,   as  o f ten   f ac ed   i n   m ac h i n e  lear n i n g .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         S w a r m  in tellig en ce   fo r   in tr u s i o n   d etec tio n   s ystems   in   in tern et  o f th in g s   en viro n men t s  ( A p r i S is w a n to )   85   T h e  P I O  is   ef f ec ti v e  at  s ea r ch in g   f o r   an d   d is co v er in g   th e  m o s t  in f o r m at iv e  f ea t u r es  th a t  ca n   en h an ce   t h e   ef f ec tiv e n e s s   o f   o u r   m ac h i n e  l ea r n in g   m o d el.   Fu r t h er m o r e,   t h e   P I O  also   h as  h i g h   f lex ib ilit y   a n d   ad ap tab ilit y ,   allo w i n g   it  to   ad ap t  to   d ata  a n d   en v ir o n m e n t  c h an g es.  T h er ef o r e,   th e  P I O  is   a  g o o d   ch o ice  f o r   th e  f ea t u r e   s elec tio n   p r o ce s s   i n   o u r   m ac h i n e - lear n i n g   m o d el  [ 3 7 ] .     2 . 6 .    M o difi ed  pig eo n ins pired o pti m iza t io n   f o r  f ea t ure  s e lect io n w it h si g m o id   W h en   d ea li n g   w it h   I DS  d atas ets,  ar tif ic ial  n eu r al  n et w o r k s   ( A NN s )   ar e  an   e f f ec ti v e  m ea n s   f o r   d ata  an al y s is   an d   d etec ti n g   a n o m a lo u s   p atter n s   [ 1 6 ] .   I n   t h is   co n tex t,  t h e  P I O  alg o r it h m   is   cr u cial  i n   id e n ti f y in g   o p tim a l  p ar a m eter s   f o r   th e  AN N,   en h a n ci n g   th e  m o d el ’ s   p r ed ictiv e  ac c u r ac y .   Fea tu r e  s e lect io n   tech n i q u e s   ca n   b e  ap p lied   to   h o n e  in   o n   t h e  m o s t r elev a n t  f ea tu r e s ,   allo w i n g   th e  A N N  to   co n ce n tr ate  it s   co m p u tat io n al  p o w er   o n   th e s e  i m p o r tan t  attr ib u te s   an d   r ed u ce   th e  d ata  d i m e n s io n alit y   [ 3 8 ] .   T h e  Sig m o id   f u n ctio n   is   co m m o n l y   e m p lo y ed   as  a n   ac ti v atio n   f u n ctio n   in   A NN s   [ 3 9 ] .   T h is   f u n c tio n   m ap s   an y   i n p u t  v al u e  i n to   a  r an g e  b et w ee n   0   an d   1 .   T h e  o u tp u t  o f   t h e  Si g m o id   f u n c tio n   f o r m s   a n   S - s h ap ed   cu r v e,   w h ic h   is   u s ef u l  f o r   p r o d u cin g   b i n ar y   o u tp u ts   f o r   b in ar y   class i f icati o n   p r o b lem s .   Mo r eo v er ,   th e  Sig m o id   f u n ctio n   h elp s   m an a g e  th e  ‘ e x p lo d in g   g r ad ien t ’   is s u e  an d   f ac ilit a tes  ef f icien t  an d   ef f ec t iv e  tr ain in g   o f   th e  A NN.   A lt h o u g h   th e  Si g m o id   f u n ctio n   ca n   s u f f er   f r o m   th e  ‘ v an is h in g   g r a d ien t ’   p r o b le m   d u r in g   b ac k p r o p ag atio n ,   it ’ s  a  v iab le  ch o ice   f o r   ce r tain   t y p es  o f   A N Ns an d   s p ec i f ic  d ataset s       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N     E m p lo y i n g   a  q u an titati v e  m e th o d ,   th is   r e s ea r ch   f o cu s e s   o n   h ar n es s in g   SI  f o r   I DS   w it h in   t h e  I o T   en v ir o n m e n t s .   I ts   k e y   m er it s   in c lu d e  p er f o r m an ce   q u an tif icat io n ,   d ataset   ap p r aisal,  an d   t h e  p r ac tical   i m p licatio n s   o f   th e  f in d i n g s .   T h e  d ed u ctiv e  r ea s o n i n g   ap p r o a ch   h as b ee n   ch o s e n   f o r   th is   s tu d y   as it is  m o s t a p t  f o r   ev alu a tin g   t h e  s u g g es ted   s o lu tio n .   Th e  s tu d y ’ s   s tr u ct u r e  co m p r is es  th r ee   e s s e n tial   s ta g es:   p r e - p r o ce s s in g ,   w h er e  t h e  d ata  is   r ea d ied   f o r   an al y s is ;  p r o ce s s in g   v ia  t h e  P I O  tech n iq u e,   w h ic h   ex e m p lif ies  SI  p r in cip les;   a n d   ev alu atio n ,   w h er e  t h e   ef f ec tiv e n e s s   o f   t h e  I DS   i s   as s e s s ed .   E ac h   p h ase ’ s   s i g n if ica n c e  an d   i n tr icate   w o r k i n g s   w i ll  b e  f u r th er   elab o r ated   u p o n   in   t h e  f o r t h co m i n g   s eg m en ts .   T h is   s tr u ctu r ed   ap p r o ac h   allo w s   f o r   an   e x h a u s tiv e  ex a m i n atio n   an d   f ac ilit ate s   a  co m p r eh e n s iv e  u n d er s tan d i n g   o f   t h e  p o ten c y   o f   SI  i n   en h a n c in g   t h e  e f f icac y   o f   I DS   w it h i n   I o T   en v ir o n m e n t s .     3 . 1 .     P re - p ro ce s s ing   p ha s e   I n   t h e  r ea l m   o f   SI  f o r   I DS  w i t h in   t h e  I o T   en v ir o n m e n ts ,   p r e - p r o ce s s i n g   is   a   cr u cial   s tep .   T h is   p h ase   en s u r es  t h at  th e  i n p u t  d ata  is   s tr ea m li n ed   an d   f ilter ed   to   eli m in ate  ir r elev a n t  o r   r ed u n d an t  e le m e n ts ,   i n clu d i n g   d u p licate  p ac k ets,  r ec o g n ized   b en ig n   tr a f f ic,   an d   d ata  t h at   d o es  n o t  co n tr ib u te   to   th e  i n tr u s io n   d etec tio n   ca p ab ilit ies.   T h e  f ir s t  cr u cial  p r o ce s s   w it h in   t h is   p h a s e  is   t h e  f ilter i n g   s tep .   I t  in v o lv e s   th e  r e m o v al  o f   an y   u n n ec es s ar y   d ata,   lea v i n g   o n l y   w h at  ca n   b e  ef f ec ti v el y   u t i lized   b y   th e  P I O  al g o r ith m .   T h is   co u ld   in cl u d e  co n v er ti n g   al l  I P   ad d r ess es  in t o   a  ca n o n ical  f o r m ,   alig n i n g   ti m esta m p s   to   a  u n i f o r m   t i m e  zo n e,   an d   o th er   s i m i lar   n o r m aliza t io n   ac ti v itie s   th at  m ak e  th e  d ata  m o r e  ac ce s s ib le  f o r   th e  d etec tio n   alg o r ith m .   Fo llo w i n g   th is ,   w e  u n d er tak e  th e  f ea tu r e  e x tr ac tio n   p r o ce s s .   A ll  r ele v a n t  f ea tu r es  t h at  ca n   f ee d   in to   th e  SI - b ased   d etec tio n   al g o r it h m   ar e  ex tr ac ted   f r o m   th e  p r o ce s s ed   d ata.   T h is   co u ld   in v o lv e  s tatis tical  f ea t u r es   lik e  av er a g e  p ac k et  s ize,   co n n ec tio n s   p er   s ec o n d   o r   s tr u ctu r al  f ea t u r es  li k e  t h e  s eq u e n ce   o f   p ac k ets  i n   a   co n n e ctio n   o r   b y te  o r d er   w it h i n   a  p ac k et.   T h ese  f ea t u r es a r e  cr itical  f o r   ef f ec tiv e l y   w o r k i n g   th e  P I O  alg o r ith m   w it h i n   t h e  I D S .   Si m u lta n eo u s l y ,   d ata  n o r m aliza tio n   is   ca r r ied   o u t.  A ll s y m b o lic  d ata  i s   tr a n s lated   i n to   n u m er ic   v alu e s ,   m a k i n g   it  s u itab le  f o r   an al y s i s   b y   t h e  alg o r it h m .   T h e  class   f ield   in p u t  is   ad j u s ted   to   b in ar y   v alu e s   -   0   o r   1  -   w h er e  0   d en o tes  a   n o r m al  r ec o r d ,   an d   1   in d icate s   an   attac k   r ec o r d ,   r eg ar d less   o f   th e  ty p e  o f   attac k .   T h u s ,   th e  p r e - p r o ce s s in g   p h ase  ef f ec tiv el y   p r ep ar es  th e  d ata  f o r   s u b s eq u en t  p r o ce s s in g   v ia  th e  P I O  tech n iq u e,   s ettin g   th e  f o u n d atio n   f o r   an   e f f icie n t  I DS   w i th i n   I o T   en v ir o n m en t s .     3 . 2 .     P r o ce s s ing   p ha s e   I n   ap p ly i n g   SI   f o r   I DS   in   t h e  I o T   en v ir o n m e n t s ,   th e  p r o ce s s in g   p h ase  tak e s   th e  m o d if ied   an d   s tr ea m li n e d   d ata  f r o m   t h e  p r e - p r o ce s s in g   p h ase.   I t  b eg i n s   to   an al y ze   i t  u s in g   a  tailo r ed   P I O  alg o r ith m .   T h e  P I O  alg o r ith m   e m p lo y ed   h er e  h as b ee n   in n o v ati v el y   ad ap ted   to   e n h a n ce   its   f ea t u r e  s elec tio n   ca p ab ilit ies.  W h ile  th e  co n v e n tio n al  P I O  alg o r ith m   h as  s h o w n   p r o m i s in g   r esu lts   i n   tack li n g   v ar io u s   o p ti m izati o n   p r o b lem s   w it h in   f ea t u r e  s elec tio n ,   o u r   s tu d y   f u r th er   r ec tif ie s   ce r tain   li m itat io n s   w it h in   t h e  co n v e n tio n a l  ap p r o ac h .   T h e  k ey   m o d i f icat io n   ap p r o ac h ed   w it h   th e  Sig m o id   ac tiv at io n   f u n c ti o n .   T h e  Sig m o id   ac tiv at io n   f u n ctio n   r ep r esen ted   m at h e m a ticall y   as   ( 1 )   [ 3 9 ] :     ( ) = 1 / ( 1 +  ( − )   ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  8 1 - 8 9   86   H as p r o v en   to   b e  p ar ticu lar l y   ef f ec tiv e  f o r   d ee p   lear n in g   ap p licatio n s .   I t tr an s f o r m s   it s   r ea l - v a lu ed   in p u t to   th e   r an g e  ( 0 ,   1 ) ,   w h ic h   ca n   b e  u s ed   f o r   b in ar y   class i f icatio n .   E ac h   d ata  in p u t  is   s u b j ec ted   to   th e  Sig m o id   ac tiv a tio n   f u n ctio n   in   th is   tailo r ed   alg o r ith m ,   tr an s f o r m i n g   it  in to   a  v alu e  b et w ee n   0   an d   1 .   Fo llo w i n g   th i s ,   th e  P I O   alg o r ith m   is   le v er ag ed   to   o p ti m ize  w ei g h t s   an d   b iases   to   m in i m ize  th e  er r o r   in   ea ch   iter atio n .   T h e  f u s io n   o f   th ese  t w o   tech n iq u e s   is   d esig n ed   to   allo w   th e  n eu r al  n et wo r k   to   lear n   s w if tl y   an d   d eliv er   h ig h   ac cu r ac y   i n   p er f o r m in g   clas s i f icatio n   o r   r eg r ess io n   tas k s .   T h e  in teg r atio n   o f   Si g m o id   ac tiv atio n   an d   P I O  i n to   th e  I D S   w it h i n   t h e  I o T   en v ir o n m e n t  i s   ex p ec ted   to   ex p ed ite  lear n i n g   a lg o r it h m s   ef f ec ti v el y   an d   p r o v id e  a  r eli ab le  class i f icatio n   o r   r eg r ess io n   an a l y s is   [ 4 0 ] .   T o   elab o r ate,   th e  alg o r ith m   b elo w   d em o n s tr ate s   th e  o p er atio n   o f   th is   m o d if ied   P I O  ap p r o ac h .   T h e  u n iq u e  s tr u ct u r e   an d   p r o ce s s   h elp   in   cr af tin g   a n   o p tim ized   SI  f o r   I DS   in   I o T   e n v ir o n m e n t s .   I n   Fi g u r e  2 ,   Si g m o id _ P I O  a lg o r it m   s h o w in g   o u r   co d e  p r esen ts   a n   i m p l e m en ta tio n   o f   Si g m o id _ P I O,   a   m o d i f ied   v er s io n   o f   t h e  P I O  alg o r ith m .   I n   t h e  in it  m et h o d ,   a  n e w   i n s ta n ce   o f   t h e  Si g m o id P ig eo n   class   is   cr ea ted   w it h   r a n d o m   o r   ze r o   v alu e s   ass i g n ed   to   t h e  b ir d ’ s   p o s i tio n   an d   v elo cit y .   T h is   s et s   t h e   in itia l  s tate  o f   t h e   alg o r it h m   b ef o r e  t h e  o p ti m izat io n   p r o ce s s   s tar ts .   T h e  u p d ate  v elo cit y   a n d   p ath   m et h o d   is   i m p o r tan t  in   u p d atin g   th e  b ir d ’ s   p o s itio n   an d   v elo cit y   b ased   o n   th e  Si g m o id   f u n cti o n .   th e  Si g m o id   f u n c tio n   m ap s   th e  i n p u t  to   a  v al u e   b et w ee n   0   an d   1 .   I n   d o in g   s o ,   th e  p o s itio n   an d   s p ee d   o f   t h e  b ir d   is   ad j u s ted   u s in g   t h e  Si g m o i d   f u n ctio n ,   en s u r in g   th at  t h e  v al u e  f alls   w i th i n   t h is   r an g e.           Fig u r e  2 .   Sig m o id _ P I O  a lg o r itm       −   P er f o r m a n ce   m e tr ics   T ab le  1   c o m p ar is o n   b et w ee n   P I O  an d   Sig m o id _ P I O  w ith   d ata  s ets  C I C   I o T   d ataset  2 0 2 3   s h o w s   a   co m p ar is o n   b et w ee n   th e  P I O  a n d   Si g m o id _ P I O  ap p r o ac h es  u s in g   t h e  C I C   I o T   d ataset  2 0 2 3 .   T h r o u g h   t h is   tab le,   it  ca n   b e  o b s er v ed   th at  th e  Sig m o id _ P I O  m et h o d   o u tp er f o r m s   t h e  P I O  m et h o d .   Fo r   th e  PIO   m et h o d ,   th e  tr u e   p o s itiv e  r ate  is   0 . 8 7 1 ,   th e  f alse  p o s itiv e  r ate  is   0 . 0 9 5 ,   th e  ac cu r ac y   is   0 . 8 1 1 ,   an d   th e  F - Sco r e  is   0 . 8 5 5 .   I n   co n tr ast,  th e  Si g m o id _ P I O  m et h o d   ex h ib its   a  h ig h er   tr u e  p o s it iv e  r at e  o f   0 . 9 2 7 ,   a  s lig h tl y   h i g h er   f alse  p o s iti v e  r ate  o f   0 . 0 9 8 ,   b u t  a  s ig n i f ica n t  i m p r o v e m e n t  in   a cc u r ac y ,   ac h ie v in g   0 . 9 4 5 ,   an d   an   F - Sco r e  o f   0 . 9 3 0 .   T h er ef o r e,   b ased   o n   th i s   d ata,   th e   Si g m o id _ P I O  s ee m s   to   d eliv er   b etter   r es u lt s   in   d etec t in g   I o T   attac k s   o n   t h e  C I C   I o T   d ataset  2 0 2 3   c o m p ar ed   to   th e  P I O  m e th o d .       T ab le  1 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   P I O  an d   Sig m o id _ P I O  w it h   d ata  s ets   C I C   I o T   d ataset  2023   A p p r o a c h   T r u e   p o si t i v e   r a t e   F a l s e   p o si t i v e   r a t e   A c c u r a c y   F - S c o r e   P I O   0 . 8 7 1   0 . 0 9 5   0 . 8 1 1   0 . 8 5 5   S i g mo i d _ P I O   0 . 9 2 7   0 . 0 9 8   0 . 9 4 5   0 . 9 3 0       T ab le   2   c o m p ar is o n   b et w ee n   P I O  an d   Sig m o id _ P I O   w ith   d ata  s ets   I o T   d ataset  f o r   I DS   p r esen ts   a  co m p ar is o n   o f   t h e  P I O  an d   Si g m o id _ P I O  m et h o d s   u til izin g   th e  I o T   d ataset  f o r   I DS.  T h e  PIO   m et h o d   d is p la y s   a  tr u e  p o s iti v e  r ate  o f   0 . 8 6 3 ,   a  f alse  p o s i tiv e  r ate  o f   0 . 0 9 4 ,   a n   a cc u r ac y   o f   0 . 8 0 3 ,   an d   an   F - Sco r e  o f   0 . 8 3 4 .   I n   co n tr ast,  th e  Si g m o id _ P I O  m eth o d   m an i f e s ts   s u p er io r   p er f o r m a n ce   w it h   a  h i g h er   tr u e  p o s itiv e  r ate  o f   0 . 9 2 7 ,   alth o u g h   it  s h o w s   a  s u b s tan t ial l y   h ig h er   f a ls e  p o s iti v e  r ate  o f   0 . 9 0 6 .   Ho w e v er ,   it  ac h iev e s   an   in cr ea s e d   ac cu r ac y   o f   0 . 9 2 8   an d   an   i m p r o v ed   F - S co r e  o f   0 . 9 0 2 .   A cc o r d in g l y ,   b a s ed   o n   t h e  p r o v id ed   d ata,   th e  S ig m o id _ P I O  o f f er s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         S w a r m  in tellig en ce   fo r   in tr u s i o n   d etec tio n   s ystems   in   in tern et  o f th in g s   en viro n men t s  ( A p r i S is w a n to )   87   i m p r o v ed   p er f o r m an ce   in   id e n ti f y in g   I o T   th r ea ts   o n   th e  I o T   d ataset  f o r   I DS  co m p ar ed   to   th e  P I O  m eth o d ,   d esp ite  its   h i g h er   f al s e  p o s itiv e  r ate.       T ab le  2 .   C o m p ar is o n   b et w ee n   P I O  an d   Sig m o id _ P I O   w it h   d ata  s ets   I o T   d ataset  f o r   I DS   A p p r o a c h   T r u e   p o si t i v e   r a t e   F a l s e   p o si t i v e   r a t e   A c c u r a c y   F - S c o r e   P I O   0 . 8 6 3   0 . 0 9 4   0 . 8 0 3   0 . 8 3 4   S i g mo i d _ P I O   0 . 9 2 7   0 . 9 0 6   0 . 9 2 8   0 9 0 2       4.   CO NCLU SI O N     C o m p ar ed   to   th e  P I O  m eth o d ,   th e  Sig m o id _ P I O  m et h o d   co n s i s te n tl y   ac h ie v ed   h ig h er   tr u e  p o s itiv e   r ates  o n   b o th   t h e  C I C   I o T   Data s et  2 0 2 3   an d   I o T   d ataset  f o r   I DS.  T h is   s u g g es ts   t h at  i t  co u l d   b e  m o r e  e f f ec tiv e   at  co r r ec tly   id en ti f y i n g   tr u e  in t r u s io n s ,   an   i m p o r ta n t f ea t u r e  f o r   in tr u s io n   d etec tio n   s y s te m s .   I n   co n clu s io n ,   th e   f i n d in g s   s u g g e s t  th at  SI  m et h o d s ,   s p ec if icall y   Si g m o id _ P I O,   co u ld   b e   alu ab le  to o ls   f o r   i n tr u s io n   d etec tio n   in   I o T   en v ir o n m en t s .       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h e   r e s e a r c h   i s   f u n d e d   b y   t h e   U n i v e r s i t a s   I s l a m   R i a u   ( R e f   : 5 6 4 / K O N T R A K / P - P T / D P P M - U I R / 0 6 - 2023) .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   M .   A .   A man u l l a h   e t   a l . ,  “ D e e p   l e a r n i n g   a n d   b i g   d a t a   t e c h n o l o g i e s  f o r   I o T   s e c u r i t y , ”   C o m p u t e r  C o m m u n i c a t i o n s,  v o l .   1 5 1 ,   p p .   4 9 5 - 5 1 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mco m. 2 0 2 0 . 0 1 . 0 1 6 .   [ 2 ]   D .   T h a k u r ,   J.   K .   S a i n i ,   a n d   S .   S r i n i v a san ,   “ D e e p T h i n k   I o T:   T h e   S t r e n g t h   o f   D e e p   L e a r n i n g   i n   I n t e r n e t   o f   T h i n g s, ”   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   Re v i e w ,   v o l .   5 6 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 4 6 6 3 – 1 4 7 3 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 6 2 - 0 2 3 - 1 0 5 1 3 - 4.   [ 3 ]   E.   A .   K a d i r ,   M .   A b d u r r a h ma n ,   S .   K .   A .   R a h i m,   A .   A r sad ,   S .   L .   R o sa,   a n d   A .   S i sw a n t o ,   “ O i l   W e l l   M o n i t o r i n g   S y st e m  B a se d   o n   I o T  T e c h n o l o g y   a n d   M a c h i n e   L e a r n i n g , ”   2 0 2 2   7 t h   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i c s a n d   C o m p u t i n g ,   I C I C   2 0 2 2 .   I EEE,   p p .   1 – 6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C I C 5 6 8 4 5 . 2 0 2 2 . 1 0 0 0 6 9 4 8 .   [ 4 ]   A .   E.   O mo l a r a   e t   a l . ,  “ T h e   i n t e r n e t   o f   t h i n g s se c u r i t y :   A   su r v e y   e n c o mp a ss i n g   u n e x p l o r e d   a r e a s a n d   n e w   i n s i g h t s , ”   C o m p u t e rs  a n d   S e c u r i t y ,   v o l .   1 1 2 ,   p .   1 0 2 4 9 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o s e . 2 0 2 1 . 1 0 2 4 9 4 .   [ 5 ]   P .   R .   K a n n a r i ,   N .   S .   C h o w d a r y ,   a n d   R .   L .   B i r a d a r ,   “ A n   a n o mal y - b a se d   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   sy st e m  u si n g   r e c u r s i v e   f e a t u r e   e l i mi n a t i o n   t e c h n i q u e   f o r   i mp r o v e d   a t t a c k   d e t e c t i o n , ”   T h e o re t i c a l   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   9 3 1 ,   p p .   5 6 – 6 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t c s. 2 0 2 2 . 0 7 . 0 3 0 .   [ 6 ]   P .   K u mar,   S .   C h a u h a n ,   a n d   L .   K .   A w a st h i ,   “ A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   i n   H e a l t h c a r e :   R e v i e w ,   Et h i c s,  T r u s t   C h a l l e n g e s  &   F u t u r e   R e se a r c h   D i r e c t i o n s, ”   E n g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n s  o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 0 ,   p .   1 0 5 8 9 4 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 5 8 9 4 .   [ 7 ]   S .   S .   T r i p a t h y   e t   a l . ,  “ S t a t e - of - t h e - A r t   L o a d   B a l a n c i n g   A l g o r i t h ms  f o r   M i s t - F o g - C l o u d   A ssi st e d   P a r a d i g m:   A   R e v i e w   a n d   F u t u r e   D i r e c t i o n s , ”   Ar c h i v e s  o f   C o m p u t a t i o n a l   M e t h o d s   i n   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   3 0 ,   n o .   4 ,   p p .   2 7 2 5 – 2 7 6 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 8 3 1 - 023 - 0 9 8 8 5 - 1.   [ 8 ]   R .   R a i ,   “ S w a r m  I n t e l l i g e n c e   a n d   B i o - I n sp i r e d   C o mp u t a t i o n , ”   R e se a rc h   N o t e s  o n   C o m p u t i n g   a n d   C o m m u n i c a t i o n   S c i e n c e s:   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g :   T e c h n i q u e s  a n d   Ap p l i c a t i o n s .   A p p l e   A c a d e mi c   P r e ss,  p p .   1 – 2 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 2 0 1 / 9 7 8 1 0 0 3 1 8 6 8 8 5 - 1.   [ 9 ]   L .   A b u a l i g a h ,   D .   F a l c o n e ,   a n d   A .   F o r e st i e r o ,   “ S w a r m  I n t e l l i g e n c e   t o   F a c e   I o T   C h a l l e n g e s, ”   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   N e u ro s c i e n c e ,   v o l .   2 0 2 3 ,   n o .   1 ,   p .   4 2 5 4 1 9 4 ,   M a y   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 4 2 5 4 1 9 4 .   [ 1 0 ]   J.  W e b st e r ,   An i m a l   W e l f a re: U n d e rst a n d i n g   S e n t i e n t   M i n d s   a n d   W h y   I t   M a t t e rs .   W i l e y ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / 9 7 8 1 1 1 9 8 5 7 0 9 9 .   [ 1 1 ]   J.  L i u ,   S .   A n a v a t t i ,   M .   G a r r a t t ,   K .   C .   T a n ,   a n d   H .   A .   A b b a ss ,   “ A   su r v e y ,   t a x o n o my   a n d   p r o g r e ss  e v a l u a t i o n   o f   t h r e e   d e c a d e s  o f   sw a r m o p t i mi sat i o n , ”   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   R e v i e w ,   v o l .   5 5 ,   n o .   5 ,   p p .   3 6 0 7 – 3 7 2 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 4 6 2 - 0 2 1 - 1 0 0 9 5 - z.   [ 1 2 ]   R .   F .   M a n so u r ,   “ B l o c k c h a i n   a ssi s t e d   c l u st e r i n g   w i t h   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   S y st e m  f o r   I n d u st r i a l   I n t e r n e t   o f   T h i n g s  e n v i r o n me n t , ”   Ex p e rt   S y st e m s w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 0 7 ,   p .   1 1 7 9 9 5 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 2 . 1 1 7 9 9 5 .   [ 1 3 ]   M .   T o r k y ,   I .   G a d ,   a n d   A .   E.   H a ss a n i e n ,   “ Ex p l a i n a b l e   A I   M o d e l   f o r   R e c o g n i z i n g   F i n a n c i a l   C r i si s  R o o t s  B a se d   o n   P i g e o n   O p t i mi z a t i o n   a n d   G r a d i e n t   B o o st i n g   M o d e l , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   S y st e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 4 1 9 6 - 023 - 0 0 2 2 2 - 9.   [ 1 4 ]   A .   A l z a q e b a h ,   I .   A l j a r a h ,   O .   A l - K a d i ,   a n d   R .   D a maše v i č i u s,  “ A   M o d i f i e d   G r e y   W o l f   O p t i m i z a t i o n   A l g o r i t h m  f o r   a n   I n t r u s i o n   D e t e c t i o n   S y st e m, ”   M a t h e m a t i c s ,  v o l .   1 0 ,   n o .   6 ,   p .   9 9 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mat h 1 0 0 6 0 9 9 9 .   [ 1 5 ]   O .   A b u a l g h a n a m ,   H .   A l a z z a m,  B .   El sh q e i r a t ,   M .   Q a t a w n e h ,   a n d   M .   A .   A l mai a h ,   “ R e a l - T i me   D e t e c t i o n   S y st e m  f o r   D a t a   Ex f i l t r a t i o n   o v e r   D N S   T u n n e l i n g   U si n g   M a c h i n e   L e a r n i n g , ”   El e c t ro n i c s  ( S w i t zerl a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p .   1 4 6 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 2 0 6 1 4 6 7 .   [ 1 6 ]   A .   T h a k k a r   a n d   R .   L o h i y a ,   “ A   R e v i e w   o n   M a c h i n e   L e a r n i n g   a n d   D e e p   L e a r n i n g   P e r sp e c t i v e s  o f   I D S   f o r   I o T:   R e c e n t   U p d a t e s,   S e c u r i t y   I ssu e s,  a n d   C h a l l e n g e s, ”   Arc h i v e s  o f   C o m p u t a t i o n a l   M e t h o d s  i n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   2 8 ,   n o .   4 ,   p p .   3 2 1 1 – 3 2 4 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 8 3 1 - 0 2 0 - 0 9 4 9 6 - 0.   [ 1 7 ]   J.  C .   S .   S i c a t o ,   S .   K .   S i n g h ,   S .   R a t h o r e ,   a n d   J.   H .   P a r k ,   “ A   c o mp r e h e n si v e   a n a l y se s  o f   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e m  f o r   I o T   e n v i r o n me n t , ”   J o u r n a l   o f   I n f o rm a t i o n   Pro c e ss i n g   S y st e m s ,   v o l .   1 6 ,   n o .   4 ,   p p .   9 7 5 – 9 9 0 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 7 4 5 / JI P S . 0 3 . 0 1 4 4 .   [ 1 8 ]   M .   H .   N a si r ,   S .   A .   K h a n ,   M .   M .   K h a n ,   a n d   M .   F a t i m a ,   “ S w a r m  I n t e l l i g e n c e   i n sp i r e d   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   S y st e ms  —   A   sy st e mat i c   l i t e r a t u r e   r e v i e w , ”   C o m p u t e r  N e t w o rk s ,   v o l .   2 0 5 ,   p .   1 0 8 7 0 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mn e t . 2 0 2 1 . 1 0 8 7 0 8 .   [ 1 9 ]   O .   A .   A l g h a n a m,   W .   A l mo b a i d e e n ,   M .   S a a d e h ,   a n d   O .   A d w a n ,   “ A n   i m p r o v e d   P I O   f e a t u r e   se l e c t i o n   a l g o r i t h m  f o r   I o T   n e t w o r k   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   sy st e m  b a se d   o n   e n se mb l e   l e a r n i n g , ”   Ex p e r t   S y s t e m s  w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 1 3 ,   p .   1 1 8 7 4 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 2 . 1 1 8 7 4 5 .   [ 2 0 ]   S .   M .   K a so n g o   a n d   Y .   S u n ,   “ P e r f o r ma n c e   A n a l y si s  o f   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   S y st e ms  U si n g   a   F e a t u r e   S e l e c t i o n   M e t h o d   o n   t h e   U N S W - N B 1 5   D a t a se t , ”   J o u r n a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 0 2 0 - 0 0 3 7 9 - 6.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 2 5 :  8 1 - 8 9   88   [ 2 1 ]   M .   M .   R a h m a n ,   O .   L .   U sman ,   R .   C .   M u n i y a n d i ,   S .   S a h r a n ,   S .   M o h a me d ,   a n d   R .   A .   R a z a k ,   “ A   r e v i e w   o f   mac h i n e   l e a r n i n g   me t h o d s   o f   f e a t u r e   se l e c t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   f o r   a u t i sm  s p e c t r u m  d i so r d e r , ”   Bra i n   S c i e n c e s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 – 2 3 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / b r a i n sc i 1 0 1 2 0 9 4 9 .   [ 2 2 ]   J.  B r o w n l e e ,   D a t a   Pr e p a r a t i o n   f o r  Ma c h i n e   L e a r n i n g :   D a t a   C l e a n i n g ,   Fe a t u re  S e l e c t i o n ,   a n d   D a t a   T r a n sf o rm s  i n   Py t h o n .   M a c h i n e   L e a r n i n g   M a st e r y ,   2 0 2 0 .   [ 2 3 ]   V .   N .   G o p a l ,   F .   A l - T u r j man ,   R .   K u m a r ,   L .   A n a n d ,   a n d   M .   R a j e sh ,   “ F e a t u r e   se l e c t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   i n   b r e a st   c a n c e r   p r e d i c t i o n   u si n g   I o T   a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   M e a su r e m e n t :   J o u r n a l   o f   t h e   I n t e r n a t i o n a l   M e a s u r e m e n t   C o n f e d e r a t i o n ,   v o l .   1 7 8 ,   p .   1 0 9 4 4 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me a su r e me n t . 2 0 2 1 . 1 0 9 4 4 2 .   [ 2 4 ]   H .   A l a z z a m,  A .   S h a r i e h ,   a n d   K .   E.   S a b r i ,   “ A   f e a t u r e   se l e c t i o n   a l g o r i t h m  f o r   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e m  b a se d   o n   P i g e o n   I n sp i r e d   O p t i mi z e r , ”   Ex p e rt   S y st e m s   w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 4 8 ,   p .   1 1 3 2 4 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 3 2 4 9 .   [ 2 5 ]   A .   Te d y y a n a ,   O .   G h a z a l i ,   a n d   O .   W .   P u r b o ,   “ A   r e a l - t i me   h y p e r t e x t   t r a n sf e r   p r o t o c o l   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   sy st e m  o n   w e b   se r v e r , ”   T e l k o m n i k a   ( T e l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u t i n g   El e c t ro n i c s   a n d   C o n t r o l ) ,   v o l .   2 1 ,   n o .   3 ,   p p .   5 6 6 – 5 7 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 2 9 2 8 / T EL K O M N I K A . v 2 1 i 3 . 2 4 9 3 8 .   [ 2 6 ]   S .   T .   Z a r g a r ,   J.  Jo s h i ,   a n d   D .   T i p p e r ,   “ A   su r v e y   o f   d e f e n se   me c h a n i sms   a g a i n s t   d i s t r i b u t e d   d e n i a l   o f   se r v i c e   ( D D O S )   f l o o d i n g   a t t a c k s, ”   I EEE   C o m m u n i c a t i o n s   S u rve y s  a n d   T u t o ri a l s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 4 6 – 2 0 6 9 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S U R V . 2 0 1 3 . 0 3 1 4 1 3 . 0 0 1 2 7 .   [ 2 7 ]   Y .   Z h o u ,   G .   C h e n g ,   S .   Ji a n g ,   a n d   M .   D a i ,   “ B u i l d i n g   a n   e f f i c i e n t   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e m  b a se d   o n   f e a t u r e   se l e c t i o n   a n d   e n se m b l e   c l a ssi f i e r , ”   C o m p u t e r  N e t w o rks ,   v o l .   1 7 4 ,   p .   1 0 7 2 4 7 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mn e t . 2 0 2 0 . 1 0 7 2 4 7 .   [ 2 8 ]   S .   H o ,   S .   A l   Ju f o u t ,   K .   D a j a n i ,   a n d   M .   M o z u md a r ,   “ A   N o v e l   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   M o d e l   f o r   D e t e c t i n g   K n o w n   a n d   I n n o v a t i v e   C y b e r a t t a c k s  U si n g   C o n v o l u t i o n a l   N e u r a l   N e t w o r k , ”   I EEE  O p e n   J o u r n a l   o f   t h e   C o m p u t e r  S o c i e t y ,   v o l .   2 ,   p p .   1 4 – 2 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / O JC S . 2 0 2 1 . 3 0 5 0 9 1 7 .   [ 2 9 ]   A .   A g a r w a l ,   M .   K h a r i ,   a n d   R .   S i n g h ,   “ D e t e c t i o n   o f   D D O S   A t t a c k   u si n g   D e e p   L e a r n i n g   M o d e l   i n   C l o u d   S t o r a g e   A p p l i c a t i o n , ”   Wi re l e ss   Pe r so n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 2 7 ,   n o .   1 ,   p p .   4 1 9 – 4 3 9 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 0 2 1 - 0 8 2 7 1 - z.   [ 3 0 ]   S .   R a w a t ,   A .   S r i n i v a sa n ,   V .   R a v i ,   a n d   U .   G h o sh ,   “ I n t r u si o n   d e t e c t i o n   s y st e ms  u si n g   c l a ss i c a l   mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  v s  i n t e g r a t e d   u n su p e r v i se d   f e a t u r e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k , ”   In t e rn e t   T e c h n o l o g y   L e t t e rs ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / i t l 2 . 2 3 2 .   [ 3 1 ]   A .   T e d y y a n a   a n d   O .   G h a z a l i ,   “ T e l e r   r e a l - t i me   h t t p   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   a t   w e b si t e   w i t h   n g i n x   w e b   se r v e r , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o n   I n f o rm a t i c s V i su a l i z a t i o n ,   v o l .   5 ,   n o .   3 ,   p p .   3 2 7 – 3 3 2 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 0 6 3 0 / j o i v . 5 . 3 . 5 1 0 .   [ 3 2 ]   A .   C h a w l a ,   B .   L e e ,   S .   F a l l o n ,   a n d   P .   Jac o b ,   “ H o st   B a se d   I n t r u si o n   D e t e c t i o n   S y st e m  w i t h   C o m b i n e d   C N N / R N N   M o d e l , ”   L e c t u r e   N o t e s  i n   C o m p u t e r  S c i e n c e   ( i n c l u d i n g   su b s e ri e s  L e c t u re  N o t e s  i n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   L e c t u re  N o t e s  i n   B i o i n f o rm a t i c s) ,  L N A I .   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i sh i n g ,   v o l .   1 1 3 2 9 ,   p p .   1 4 9 – 1 5 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 030 - 1 3 4 5 3 - 2 _ 1 2 .   [ 3 3 ]   K .   A .   T a h e r ,   B .   M .   Y .   Ji sa n ,   a n d   M .   M .   R a h m a n ,   “ N e t w o r k   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   u s i n g   su p e r v i se d   m a c h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e   w i t h   f e a t u r e   se l e c t i o n , ”   1 st   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   R o b o t i c s,   E l e c t ri c a l   a n d   S i g n a l   P ro c e ss i n g   T e c h n i q u e s,   I C RE S T   2 0 1 9 .   I EEE,   p p .   6 4 3 – 6 4 6 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R EST . 2 0 1 9 . 8 6 4 4 1 6 1 .   [ 3 4 ]   U .   M .   K h a i r e   a n d   R .   D h a n a l a k sh mi ,   “ S t a b i l i t y   o f   f e a t u r e   se l e c t i o n   a l g o r i t h m:   A   r e v i e w , ”   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e rs i t y   -   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 6 0 – 1 0 7 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k su c i . 2 0 1 9 . 0 6 . 0 1 2 .   [ 3 5 ]   A .   A l h o w a i d e ,   I .   A l smad i ,   a n d   J.  T a n g ,   “ F e a t u r e s  Q u a l i t y   I mp a c t   o n   C y b e r   P h y si c a l   S e c u r i t y   S y st e ms, ”   2 0 1 9   I E EE  1 0 t h   A n n u a l   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y ,   E l e c t r o n i c s   a n d   Mo b i l e   C o m m u n i c a t i o n   C o n f e r e n c e ,   I EM C O N   2 0 1 9 .   I EEE,   p p .   3 3 2 – 3 3 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EM C O N . 2 0 1 9 . 8 9 3 6 2 8 0 .   [ 3 6 ]   J.  T a n g ,   G .   L i u ,   a n d   Q .   P a n ,   “ A   R e v i e w   o n   R e p r e se n t a t i v e   S w a r m  I n t e l l i g e n c e   A l g o r i t h ms  f o r   S o l v i n g   O p t i m i z a t i o n   P r o b l e ms:   A p p l i c a t i o n s   a n d   T r e n d s, ”   I EEE / C AA  J o u r n a l   o f   A u t o m a t i c a   S i n i c a ,   v o l .   8 ,   n o .   1 0 ,   p p .   1 6 2 7 – 1 6 4 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JA S . 2 0 2 1 . 1 0 0 4 1 2 9 .   [ 3 7 ]   A .   S h a r ma,   S .   S h o v a l ,   A .   S h a r ma ,   a n d   J.  K .   P a n d e y ,   “ P a t h   P l a n n i n g   f o r   M u l t i p l e   T a r g e t s  I n t e r c e p t i o n   b y   t h e   S w a r m  o f   U A V s  b a se d   o n   S w a r m  I n t e l l i g e n c e   A l g o r i t h ms:   A   R e v i e w , ”   I ETE  T e c h n i c a l   R e v i e w   ( I n st i t u t i o n   o f   E l e c t r o n i c s   a n d   T e l e c o m m u n i c a t i o n   En g i n e e rs,  I n d i a ) ,   v o l .   3 9 ,   n o .   3 ,   p p .   6 7 5 – 6 9 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 2 5 6 4 6 0 2 . 2 0 2 1 . 1 8 9 4 2 5 0 .   [ 3 8 ]   Y .   Y i n   e t   a l . ,  “ I G R F - R F E:   a   h y b r i d   f e a t u r e   se l e c t i o n   me t h o d   f o r   M L P - b a se d   n e t w o r k   i n t r u s i o n   d e t e c t i o n   o n   U N S W - N B 1 5   d a t a se t , ”   J o u rn a l   o f   Bi g   D a t a ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 0 5 3 7 - 023 - 0 0 6 9 4 - 8.   [ 3 9 ]   M .   O .   O l u w a y e mi ,   O .   A .   F a d i p e - Jo se p h ,   a n d   U .   A .   Ez e a f u l u k w e ,   “ C e r t a i n   s u b c l a ss  o f   u n i v a l e n t   f u n c t i o n s  i n v o l v i n g   mo d i f i e d   si g mo i d   f u n c t i o n , ”   J o u rn a l   o f   P h y s i c s:   C o n f e re n c e   S e ri e s ,   v o l .   1 2 1 2 ,   n o .   1 ,   p .   1 2 0 0 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 6 5 9 6 / 1 2 1 2 / 1 / 0 1 2 0 0 5 .   [ 4 0 ]   P .   T S   a n d   P .   S h r i n i v a s a c h a r y a ,   “ Ev a l u a t i n g   n e u r a l   n e t w o r k s  u si n g   B i - D i r e c t i o n a l   L S T M   f o r   n e t w o r k   I D S   ( i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy st e ms)   i n   c y b e r   se c u r i t y , ”   G l o b a l   T r a n s i t i o n s   Pr o c e e d i n g s ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   4 4 8 – 4 5 4 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . g l t p . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 1 7 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ap r i  S isw a n to           is  S e n io r  l e c tu re r  a t  In f o rm a ti c s  De p a rt m e n t,   F a c u l ty   o f  En g in e e rin g ,   U n iv e rsitas   Isla m   Riau ,   P e k a n b a r u ,   I n d o n e sia .   He   h o l d s  a   P h . D .   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   w it h   sp e c ializa ti o n   i n   Bi o m e tri c ,   S e c u rit y   a n d   In tern e t  o f   T h in g s  f ro m   S c h o o l  o f   Co m p u ti n g ,   Un i v e rsiti   Uta ra   M a la y si a .   His  re se a rc h   a re a s  a re   n e t w o rk in g ,   se c u rit y ,   b io m e tri c s,  a n d   in tern e t  o f   th i n g s  sy st e m .   He   is  h e a d   o f   De p a rtm e n t  o f   In f o rm a ti c s   En g in e e rin g ,   Un iv e rsitas   Isla m   Riau .   His  re se a rc h   i n tere sts  in c l u d e   ro u t in g   a n d   sw it c h in g ,   se c u rit y ,   b io m e tri c s  se c u rit y ,   a n d   in tern e t  o f   th i n g   sy ste m .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  a p risisw a n to @e n g . u ir. a c . id .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E l  C o n tr o l         S w a r m  in tellig en ce   fo r   in tr u s i o n   d etec tio n   s ystems   in   in tern et  o f th in g s   en viro n men t s  ( A p r i S is w a n to )   89     A k m a r   Efe n d i          re c e iv e d   th e   B. S c .   a n d   M a ste r   d e g re e   in   c o m p u t e r  sc ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsitas   P u tra  I n d o n e sia ,   P a d a n g ,   W e st  S u m a tra.  He   is  De p u t y   De a n   o f   stu d e n t   a f fa irs,   a lu m n i  a n d   c o o p e ra t io n   i n   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsitas   Isla m   Riau .   He   is  a lso   m a n a g in g   e d it o r  Jo u rn a l  o f   In o v t e k   P o lb e n g   S e ri  In f o rm a ti k a .   His  re se a rc h   in tere st  in c lu d e s   d a ta  sc ien c e ,   p ro g ra m m in g ,   a n d   in f o rm a ti o n   s y ste m .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  a k m a r e f e n d i@e n g . u ir. a c . id .         J a r o ji          re c e iv e d   th e   B. S c .   f ro m   S e k o lah   T in g g i  Ilm u   Ko m p u ter P e li ta  In d o n e sia   a n d   M a ste r  d e g re e   in   C o m p u ter   S c ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsit a s P u tra  In d o n e sia ,   P a d a n g ,   W e st   S u m a tra.  He   is  a   lec tu re r  i n   t h e   P o li tek n ik   Be n g k a li s  in   in f o rm a ti o n   sy ste m s  se c u rit y   stu d y   p ro g ra m .   His  r e se a rc h   in tere st  in c lu d e s  a rti f icia l  in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   d e e p   lea rn in g ,   c o m p u ter  p ro g ra m m in g ,   a n d   so f tw a r e   e n g in e e rin g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :   jaro ji @p o lb e n g . a c . i d .         Fa ja r   R a tn a w a ti          re c e iv e d   th e   B. S c .   f ro m   S T M IK  AK A KO M   Yo g y a k a rta  a n d   M a ste r  d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   f ro m   th e   Un iv e rsitas   G a d jah   M a d a   Yo g y a k a rt a .   Sh e   is  a   lec tu re r  in   th e   P o l it e k n ik   Be n g k a li s  in   s o f twa re   e n g in e e rin g   stu d y   p ro g ra m .   H er   re se a r c h   in tere st  i n c lu d e s   a rti f ici a l  in telli g e n c e ,   c o m p u ter  p ro g ra m m in g ,   a n d   s o f twa re   e n g in e e rin g .  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  f a j a r@p o lb e n g . a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.