[Retracted] Research on Boruta-ET-Based Anomalous Traffic Detection Model

Table 6

The performance of the methods in the study.

Method		Benign	DoS	Port scan	Bot	Brute force	Web attack	Infiltration
NB	Precision	0.87	0.81	0.76	0	0	0	0.01
	Recall	0.98	0.58	0	0	0	0	0.70
	F1	0.92	0.68	0	0	0	0	0.02
LGBM	Precision	0.88	0.61	0.83	0	0.08	0.10	0
	Recall	0.90	0.64	0.14	0	0.03	0.71	0
	F1	0.89	0.14	0.23	0	0.05	0.18	0
DT	Precision	0.99	0.99	0.99	0.41	0.95	0.66	0.17
	Recall	1	0.94	1	0.63	0.88	0.93	1
	F1	0.99	0.97	1	00.50	0.91	0.77	0.29
Xgboost	Precision	0.95	0.99	1	0.41	1	0.99	0.24
	Recall	1	0.93	0.46	0.25	0.46	0.86	1
	F1	0.97	0.96	0.63	0.31	0.63	0.92	0.38
RF	Precision	0.96	1	1	0.55	0.99	0.99	1
	Recall	1	0.94	0.56	0.26	0.77	0.89	1
	F1	0.98	0.97	0.71	0.35	0.87	0.94	1
DNN	Precision	0.92	0.85	0.98	0	0.98	0	0
	Recall	0.97	0.77	0.50	0	0.53	0	0
	F1	0.95	0.81	0.66	0	0.69	0	0
The method proposed Boruta-ET	Precision	1	1	0.99	0.87	1	0.98	1
	Recall	1	1	1	0.26	0.98	0.95	1
	F1	1	1	1	0.40	0.99	0.97	1