Obiwusi, Kolawole:DETECÇÃO DE INTRUSÃO USANDO SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS E HIBRIDIZADOS
- Livro de bolso 2021, ISBN: 9786203335200
[ED: Softcover], [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nível de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre vár… mais…
[ED: Softcover], [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nível de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre várias organizações. Mas a comunicação segura de dados pela Internet e qualquer outra rede está sempre sob ameaça de intrusões e usos indevidos. Inegavelmente, uma ampla gama de tecnologias de segurança, como criptografia de informações, controle de acesso e prevenção de intrusões são usadas para proteger sistemas baseados em rede, mas ainda há muitas intrusões não detectadas. Este projeto apresenta uma visão geral da detecção de intrusões e um algoritmo de classificação híbrido baseado em baye naïve e K Nearest vizinho. O conjunto de dados passa primeiro pela baye naïve para classificação, gerando as probabilidades prévias e condicionais para cada exemplo no conjunto de dados. Se houver uma classificação errada, o exemplo será passado para o KNN que então classifica a vizinhança do exemplo e os exemplos resultantes são ponderados usando a similaridade de cada vizinho do exemplo, se o Sim(X,Dj) for igual a 1, então X é normal o algoritmo encontra o K maior Sim(X,Dj), comparando-o com um critério de parada (limiar).
2021. 68 S. 220 mm
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Obiwusi, Kolawole:Detecção de Intrusão Usando Seleção de Características E Hibridizados
- Livro de bolso 2021, ISBN: 9786203335200
[ED: Softcover], [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nível de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre vár… mais…
[ED: Softcover], [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nível de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre várias organizações. Mas a comunicação segura de dados pela Internet e qualquer outra rede está sempre sob ameaça de intrusões e usos indevidos. Inegavelmente, uma ampla gama de tecnologias de segurança, como criptografia de informações, controle de acesso e prevenção de intrusões são usadas para proteger sistemas baseados em rede, mas ainda há muitas intrusões não detectadas. Este projeto apresenta uma visão geral da detecção de intrusões e um algoritmo de classificação híbrido baseado em baye naïve e K Nearest vizinho. O conjunto de dados passa primeiro pela baye naïve para classificação, gerando as probabilidades prévias e condicionais para cada exemplo no conjunto de dados. Se houver uma classificação errada, o exemplo será passado para o KNN que então classifica a vizinhança do exemplo e os exemplos resultantes são ponderados usando a similaridade de cada vizinho do exemplo, se o Sim(X,Dj) for igual a 1, então X é normal o algoritmo encontra o K maior Sim(X,Dj), comparando-o com um critério de parada (limiar).
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Kolawole Obiwusi:Deteccao de Intrusao Usando Selecao de Caracteristicas E Hibridizados
- Livro de bolso ISBN: 9786203335200
Paperback, [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nÃvel de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre v… mais…
Paperback, [PU: Edicoes Nosso Conhecimento], Hoje em dia é muito importante manter um alto nÃvel de segurança para garantir a comunicação segura e confiável de informações entre várias organizações. Mas a comunicação segura de dados pela Internet e qualquer outra rede está sempre sob ameaça de intrusões e usos indevidos. Inegavelmente, uma ampla gama de tecnologias de segurança, como criptografia de informações, controle de acesso e prevenção de intrusões são usadas para proteger sistemas baseados em rede, mas ainda há muitas intrusões não detectadas. Este projeto apresenta uma visão geral da detecção de intrusões e um algoritmo de classificação hÃbrido baseado em baye naïve e K Nearest vizinho. O conjunto de dados passa primeiro pela baye naïve para classificação, gerando as probabilidades prévias e condicionais para cada exemplo no conjunto de dados. Se houver uma classificação errada, o exemplo será passado para o KNN que então classifica a vizinhança do exemplo e os exemplos resultantes são ponderados usando a similaridade de cada vizinho do exemplo, se o Sim(X, Dj) for igual a 1, então X é normal o algoritmo encontra o K maior Sim(X, Dj), comparando-o com um critério de parada (limiar)., Computing: General<
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