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Martín García, AlejandroAutor o CoautorAlazab M, Abu Khurma R, Castillo Pa, Abu-Salih B, Martín A, Camacho DAutor (correspondencia)

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22 de diciembre de 2023
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Artículo
Sí

An effective networks intrusion detection approach based on hybrid Harris Hawks and multi-layer perceptron

Publicado en:Egyptian Informatics Journal. 25 100423- - 2024-03-01 25(), DOI: 10.1016/j.eij.2023.100423

Autores: Alazab, M; Abu Khurma, R; Castillo, PA; Abu-Salih, B; Martín, A; Camacho, D

Afiliaciones

Al Balqa Appl Univ, Fac Artificial Intelligence, Amman, Jordan - Autor o Coautor
Al-Balqa Applied University - Autor o Coautor
Middle East Univ, Fac Informat Technol, MEU Res Unit, Amman, Jordan - Autor o Coautor
Middle East University, Jordan - Autor o Coautor
The University of Jordan - Autor o Coautor
Univ Granada, Dept Comp Engn Automat & Robot, Granada, Spain - Autor o Coautor
Univ Jordan, King Abdullah II School Informat Technol, Amman, Jordan - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Dept Comp Syst Engn, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad de Granada - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

This paper proposes an Intrusion Detection System (IDS) employing the Harris Hawks Optimization algorithm (HHO) to optimize Multilayer Perceptron learning by optimizing bias and weight parameters. HHO-MLP aims to select optimal parameters in its learning process to minimize intrusion detection errors in networks. HHO-MLP has been implemented using EvoloPy NN framework, an open-source Python tool specialized for training MLPs using evolutionary algorithms. For purposes of comparing the HHO model against other evolutionary methodologies currently available, specificity and sensitivity measures, accuracy measures, and mse and rmse measures have been calculated using KDD datasets. Experiments have demonstrated the HHO MLP method is effective at identifying malicious patterns. HHO-MLP has been tested against evolutionary algorithms like Butterfly Optimization Algorithm (BOA), Grasshopper Optimization Algorithms (GOA), and Black Widow Optimizations (BOW), with validation by Random Forest (RF), XGBoost. HHO-MLP showed superior performance by attaining top scores with accuracy rate of 93.17%, sensitivity level of 89.25%, and specificity percentage of 95.41%.

Palabras clave

feature-selectionharris hawks optimization (hho)intrusion detection system (ids)machinemalwareDetection systemHarris hawks optimization (hho)Intrusion detection system (ids)Multi-layer perceptron (mlp)

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Egyptian Informatics Journal debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science Applications.

2025-07-21:

  • WoS: 8
  • Scopus: 20

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-21:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 37 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/88863/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 27
    • Descargas: 6

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Jordan.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (CAMACHO FERNANDEZ, DAVID) .

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido CAMACHO FERNANDEZ, DAVID.