This book targets young researchers exploring advanced network security techniques to counter evolving cyber threats. It presents innovative methods, including RNN-based cyber-attack detection and IDS with feature reduction. Additionally, it introduces optimization-driven deep learning models like DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN, and Opt RCNN-LSTM for precise intrusion detection, ensuring high accuracy, sensitivity, and specificity.

Dieses Buch richtet sich an junge Forscher, die fortschrittliche Netzsicherheitstechniken erforschen, um den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen zu begegnen. Es stellt innovative Methoden vor, darunter RNN-basierte Erkennung von Cyberangriffen und IDS mit Merkmalsreduktion. Darüber hinaus werden optimierungsgesteuerte Deep-Learning-Modelle wie DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN und Opt RCNN-LSTM zur präzisen Erkennung von Eindringlingen vorgestellt, die eine hohe Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität gewährleisten.

Cet ouvrage s'adresse aux jeunes chercheurs qui explorent les techniques avancées de sécurité des réseaux pour contrer l'évolution des cybermenaces. Il présente des méthodes innovantes, notamment la détection des cyberattaques basée sur les RNN et les IDS avec réduction des caractéristiques. En outre, il introduit des modèles d'apprentissage profond axés sur l'optimisation, tels que DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN et Opt RCNN-LSTM, pour une détection précise des intrusions, garantissant une précision, une sensibilité et une spécificité élevées.