
Phát triển một số mô hình phát hiện bất thường mạng dựa trên học sâu và tổng hợp dữ liệu: LATS Kỹ thuật: 9.48.01.04/ Bùi Công Thành
Tác giả : Bùi Công Thành
Năm xuất bản : 2021
Nơi xuất bản : H.
Mô tả vật lý : XVI, 125tr.: minh hoạ; 30cm 1 tt
Số phân loại : 005.8
Chủ đề : 1. $2Bộ TK TVQGDị thường. 2. $2Bộ TK TVQGMạng máy tính. 3. 7.
Thông tin chi tiết
Tóm tắt : | Nghiên cứu phương pháp học sâu cho NAD (phát hiện bất thường mạng) theo hướng cải tiến mô hình học sâu tiêu biểu dựa trên AutoEncoder. Phát triển mô hình khung cho tổng hợp dữ liệu từ các phương pháp đơn OCC (phân đơn lớp) sử dụng lý thuyết D-S, mô hình NAD đề xuất cần có khả năng tự ước lượng ngưỡng quyết định |
Thông tin dữ liệu nguồn
Thư viện | Ký hiệu xếp giá | Dữ liệu nguồn |
---|---|---|
![]() |
LA21.0941.1, LA21.0941.2, LA21.0941.3 |
https://opac.nlv.gov.vn/pages/opac/wpid-detailbib-id-840731.html |