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Network Intrusion Awareness using Data Fusion and SVM Classification
ISBN: 9786206155768 / Angielski / Miękka / 76 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. Network intrusion awareness is important factor for risk analysis of network security. In the recent decade different method and framework are available for intrusion detection and security alertness. A number of method based on knowledge discovery process and some framework based on neural network. These complete model take rule based decision for the generation of security alerts. In this dissertation we proposed a novel method for intrusion awareness using data fusion and SVM classification. The data fusion work on the biases of features gathering of occurrence. Support vector machine is...
Network intrusion awareness is important factor for risk analysis of network security. In the recent decade different method and framework are availab...
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cena:
200,97 zł |
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Sensibilisation aux intrusions dans les réseaux à l'aide de la fusion de données et de la classification SVM
ISBN: 9786205950357 / Francuski / Miękka / 76 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. La connaissance des intrusions dans les réseaux est un facteur important pour l'analyse des risques liés à la sécurité des réseaux. Au cours de la dernière décennie, différentes méthodes et structures ont été mises au point pour la détection des intrusions et la vigilance en matière de sécurité. Un certain nombre de méthodes sont basées sur le processus de découverte des connaissances et certains cadres sont basés sur les réseaux neuronaux. Ces modèles complets prennent des décisions basées sur des règles pour la génération d'alertes de sécurité. Dans cette...
La connaissance des intrusions dans les réseaux est un facteur important pour l'analyse des risques liés à la sécurité des réseaux. Au cours de ...
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200,97 zł |
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Sensibilisierung für Netzwerkeinbrüche durch Datenfusion und SVM-Klassifizierung
ISBN: 9786205950210 / Niemiecki / Miękka / 76 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. Die Erkennung von Netzwerkeinbrüchen ist ein wichtiger Faktor für die Risikoanalyse der Netzwerksicherheit. In den letzten zehn Jahren wurden verschiedene Methoden und Rahmenwerke für die Erkennung von Eindringlingen und die Sicherheitswarnung entwickelt. Eine Reihe von Methoden basiert auf einem Wissensfindungsprozess und einige Rahmenwerke basieren auf einem neuronalen Netzwerk. Diese vollständigen Modelle treffen regelbasierte Entscheidungen für die Generierung von Sicherheitswarnungen. In dieser Dissertation haben wir eine neuartige Methode zur Erkennung von Eindringlingen mittels...
Die Erkennung von Netzwerkeinbrüchen ist ein wichtiger Faktor für die Risikoanalyse der Netzwerksicherheit. In den letzten zehn Jahren wurden versch...
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200,97 zł |
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Consapevolezza delle intrusioni di rete mediante fusione di dati e classificazione SVM
ISBN: 9786205950364 / Włoski / Miękka / 72 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
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Sensibilização para a intrusão na rede utilizando a fusão de dados e a classificação SVM
ISBN: 9786205950371 / Portugalski / Miękka / 72 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
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200,97 zł |
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Verbessertes IDS mit einem hybriden Ansatz fur maschinelles Lernen
ISBN: 9786206059974 / Niemiecki Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
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200,97 zł |
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IDS melhorado utilizando uma abordagem de aprendizagem automatica hibrida
ISBN: 9786206059967 / Portugalski Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
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200,97 zł |
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Amelioration de l'IDS a l'aide d'une approche hybride d'apprentissage automatique
ISBN: 9786206059998 / Francuski Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
cena:
200,97 zł |
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IDS migliorati con un approccio ibrido di apprendimento automatico
ISBN: 9786206060000 / Włoski Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. |
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Enhanced IDS using Hybrid Machine Learning Approach
ISBN: 9786206158899 / Angielski / Miękka / 76 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych. The Enhanced Intrusion Detection System utilizing a Hybrid Machine Learning Approach is a security system that leverages a combination of machine learning algorithms to detect and prevent unauthorized access to computer networks. The system analyzes network traffic patterns and monitors user behavior to identify potential threats. By using a hybrid machine learning approach, the system is designed to improve its ability to detect and prevent cyber attacks, ultimately enhancing network security.
The Enhanced Intrusion Detection System utilizing a Hybrid Machine Learning Approach is a security system that leverages a combination of machine lear...
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