
Developing deep neural networks for network attack detection: Technical Doctoral Thesis: 9.46.01.10/ Vu Thi Ly
Tác giả : Vu Thi Ly
Năm xuất bản : 2021
Nơi xuất bản : H.
Mô tả vật lý : xii, 107 p.: fig., tab.; 30 cm 2 resume
Số phân loại : 005.8
Chủ đề : 1. $2Bộ TK TVQGAn ninh mạng. 2. $2Bộ TK TVQGPhát hiện. 3. $2Bộ TK TVQGTấn công. 4. Học sâu.
Thông tin chi tiết
Tóm tắt : | Đề xuất ba mô hình học biểu diễn ẩn dựa trên AutoEncoders để chiếu dữ liệu lưu lượng bình thường và tấn công. Đề xuất ba mô hình sinh sâu để xử lý mất cân bằng dữ liệu, từ đó nâng cao độ chính xác của phương pháp học máy cho hệ thống phát hiện tấn công mạng. Đề xuất mô hình học chuyển đổi để xử lý vấn đề thiếu thông tin nhãn trong dữ liệu đào tạo |
Thông tin dữ liệu nguồn
Thư viện | Ký hiệu xếp giá | Dữ liệu nguồn |
---|---|---|
![]() |
LA21.1045.1, LA21.1045.2, LA21.1045.3, LA21.1045.4 |
https://opac.nlv.gov.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-838850.html |