Système de détection d'anomalie pour le trafic réseau à l'aide de l'exploration de données
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Produktnummer:
9786204243993
Détection d'anomalies à l'aide de l'algorithme Fuzzy C-means de maximisation de la densité : La raison d'être du système de détection d'anomalies utilisant l'approche de maximisation de la densité de l'algorithme de clustering c-means flou. Le flux de travail d'un système de détection d'anomalies proposé avec l'algorithme FCM de maximisation de la densité. Le cadre de la détection d'anomalie basée sur un classificateur d'ensemble - cette approche de la détection d'anomalie est basée sur l'intégration de plusieurs classificateurs de sorte que la faiblesse d'un classificateur peut être compensée par l'autre classificateur. Le flux de travail du cadre de détection d'intrusion proposé basé sur un classificateur d'ensemble.
| Autor: | Sharma, Ruby Chaurasia, Sandeep |
|---|---|
| EAN: | 9786204243993 |
| Sprache: | Französisch |
| Seitenzahl: | 136 |
| Produktart: | kartoniert, broschiert |
| Verlag: | Editions Notre Savoir |
| Untertitel: | Perspective de l'apprentissage automatique |
| Schlagworte: | Optimisation par colonies de fourmis réseau neuronal artificiel systèmes cyber-physiques maximisation de la densité et regroupement de moyens flous maximisation de l'espérance système de détection et de prévention des intrusions apprentissage d'ensemble optimisation par essaims de particules. ant colony optimization Artificial Neural Network Cyber-Physical Systems Density Maximization-Fuzzy Means Clustering Expectation Maximization Intrusion Detection And Prevention System Ensemble Learning particle swarm optimization |
| Größe: | 150 × 220 |
