KCI등재
AI Model Stability in Industrial IoT Intrusion Detection: Leveraging the Characteristics Stability Index
저자
Love Allen Chijioke Ahakonye (금오공과대학교) ; Cosmas Ifeanyi Nwakanma (금오공과대학교) ; 이재민 (금오공과대학교) ; 김동성 (금오공과대학교)
발행기관
학술지명
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발행연도
2024
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English
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KCI등재
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학술저널
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수록면
321-331(11쪽)
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In Industrial Internet of Things (IIoT) environments, the reliability and adaptability of machine learning models are crucial for accurate decision-making. This paper introduces the Characteristic Stability Index (CSI) to monitor and ensure the stability of models in the context of heterogeneous IIoT sensor data. The CSI quantifies the variations in feature importance rankings, enabling the early detection of data drift and shifts.
The experimentation results validate the performance of the decision tree algorithm to provide actionable insights, facilitating domain experts’ adaptability and enhancing decision-making while minimizing operational risks and costs in the choice of intrusion detection systems model.
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