2025 conference-paper

Mitigating Cyber Threats Through Artificial Intelligence with a Deep Dive into Machine Learning Applications in Cyber Security

Shilpa Choudhary, Kodi Srinivas, Rupesh Kumar Mishra, Bhavana Majji, Tadaboina Ramya, Ramana Reddy B

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Le résumé fourni par la source

In the digital era, cyber threats are evolving day by day and traditional solutions become ineffective. To overcome this problem, we need adaptive, intelligent protection mechanisms in cybersecurity. This research paper presents a hybrid machine learning method that integrates Convolutional Neural Networks (CNNs), Random Forest (RF) classifiers, and the DBSCAN clustering algorithm to detect malware, intrusion attempts, and anomalous activities in real time scenario. The CNN algorithm achieved 92.5% accuracy in malware classification, while the RF classifier achieved 89.7% accuracy in intrusion detection. Additionally, the DBSCAN algorithm outperformed traditional statistical techniques in anomaly detection with an F1-score of 90.3%. The proposed work improves the detection accuracy and reduces false positives, while adapting to both known and unknown threats. Proposed work outcomes highlight the potential of hybrid approaches to reinforce cybersecurity infrastructure and lay a foundation for developing intelligent and self-adaptive defense systems.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: Mitigating Cyber Threats Through Artificial Intelligence with a Deep Dive into Machine Learning Applications in Cyber Security
Date Crossref: 22/08/2025
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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Où se fait cette recherche

SR University pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Chaitanya Bharathi Institute of Technology pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Neil Gogte Institute of Technology pays non établi dans la notice
Structure de recherche
Sreyas Institiute of Engineering &#x0026 pays non établi dans la notice
Institution
School of Computer Science &#x0026 pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure
Sreyas Institute of Engineering and Technology pays non établi dans la notice
Structure de recherche
CVR College of Engineering pays non établi dans la notice
Université ou école supérieure

SR University, Chaitanya Bharathi Institute of Technology et Neil Gogte Institute of Technology, avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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