Research Explorer

Uw browser ondersteunt geen JavaScript of JavaScript is niet ingeschakeld. Zonder JavaScript kan sommige functionaliteit van deze webapplicatie uitgeschakeld zijn of foutmeldingen veroorzaken. Raadpleeg om JavaScript in te schakelen de handleiding van uw browser of contacteer uw systeembeheerder.

Onderzoeker

Laurens D'hooge

Prijzen & Erkenningen

18 Resultaten

2023

A novel multi-stage approach for hierarchical intrusion detection

Miel VerkerkenLaurens D'hoogeDidik SudyanaYing-Dar LinTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT

Castles built on sand : observations from classifying academic cybersecurity datasets with minimalist methods

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenTim WautersFilip De TurckBruno Volckaert

Characterizing the impact of data-damaged models on generalization strength in intrusion detection

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenTim WautersFilip De TurckBruno Volckaert

A2 Artikel in een tijdschrift in JOURNAL OF CYBERSECURITY AND PRIVACY

Discovery and characterization of flaws in machine-learned network intrusion detection systems and data sets

Laurens D'hoogeFilip De TurckBruno Volckaert

Investigating generalized performance of data-constrained supervised machine learning models on novel, related samples in intrusion detection

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenTim WautersFilip De TurckBruno Volckaert

A1 Artikel in een tijdschrift in SENSORS

Performance impact of queue sorting in container-based application scheduling

José Pedro Pereira dos SantosMiel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

Task assignment and capacity allocation for ML-based intrusion detection as a service in a multi-tier architecture

Yuan-Cheng LaiDidik SudyanaYing-Dar LinMiel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT

2022

Discovering non-metadata contaminant features in intrusion detection datasets

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

Establishing the contaminating effect of metadata feature inclusion in machine-learned network intrusion detection models

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenBruno VolckaertTim WautersFilip De Turck

Fixing the foundations : towards generalization for machine learning

Miel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

The importance of establishing baselines in ML classification tasks

Laurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

Towards model generalization for intrusion detection : unsupervised machine learning techniques

Miel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in JOURNAL OF NETWORK AND SYSTEMS MANAGEMENT

2021

Hierarchical feature block ranking for data-efficient intrusion detection modeling

Laurens D'hoogeMiel VerkerkenTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in COMPUTER NETWORKS

Machine learning based intrusion detection as a service : task assignment and capacity allocation in a multi-tier architecture

Yuan-Cheng LaiDidik SudyanaYing-Dar LinMiel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

2020

Inter-dataset generalization strength of supervised machine learning methods for intrusion detection

Laurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in JOURNAL OF INFORMATION SECURITY AND APPLICATIONS

Unsupervised machine learning techniques for network intrusion detection on modern data

Miel VerkerkenLaurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

2019

Classification hardness for supervised learners on 20 years of intrusion detection data

Laurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck

A1 Artikel in een tijdschrift in IEEE ACCESS

In-depth comparative evaluation of supervised machine learning approaches for detection of cybersecurity threats

Laurens D'hoogeTim WautersBruno VolckaertFilip De Turck