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Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data ist bekanntermaßen ein kritisches Problem und stellt eine große Herausforderung für die Forschungsgemeinschaft dar. Algorithmen des maschinellen Lernens wurden als Kandidaten für die Behandlung von Big-Data-Sicherheitsproblemen vorgeschlagen. Unter diesen Algorithmen haben Support-Vektor-Maschinen (SVMs) bemerkenswerte Erfolge bei verschiedenen Klassifizierungsproblemen erzielt. Um eine effektive SVM einzurichten, muss der Benutzer jedoch im Voraus die richtige SVM-Konfiguration festlegen, was eine schwierige Aufgabe ist, die Expertenwissen und...

Cyber security in the context of big data is known to be a critical problem and presents a great challenge to the research community. Machine learning algorithms have been suggested as candidates for handling big data security problems. Among these algorithms, support vector machines (SVMs) have achieved remarkable success on various classification problems. However, to establish an effective SVM, the user needs to deny the proper SVM configuration in advance, which is a challenging task that requires expert knowledge and a large amount of manual effort for trial and error. Here we formulate...

La cybersécurité dans le contexte du big data est connue pour être un problème critique et représente un grand défi pour la communauté des chercheurs. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont été proposés comme candidats pour traiter les problèmes de sécurité des big data. Parmi ces algorithmes, les machines à vecteurs de support (SVM) ont connu un succès remarquable sur divers problèmes de classification. Cependant, pour établir un SVM efficace, l'utilisateur doit nier la configuration adéquate du SVM à l'avance, ce qui est une tâche difficile qui nécessite des...