Auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection System

Idioma: alemán

Editorial: Verlag Unser Wissen Mai 2023, 2023

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines neuen Ansatzes auf der Grundlage von Deep Learning, um ein effizientes und flexibles System zur Erkennung von Eindringlingen zu implementieren, das den verhaltensbasierten Ansatz verwendet und hauptsächlich für kritische Infrastrukturen und industrielle Kontrollsysteme bestimmt ist. Basierend auf der Annahme, dass die Modellierung des normalen Netzwerkverhaltens von industriellen Kontrollsystemen machbar und zuverlässig ist, da die in diesen Systemen durchgeführten Operationen ziemlich stationär und repetitiv sind, werden Convolutional Neural Networks (CNN), eine Technik des 'deep learning', auf dem NSL-KDD-Datensatz verwendet, einem Referenzdatensatz, der für die Einrichtung von Intrusion Detection Systemen verwendet wird. Die Leistung des Ansatzes wird vorgestellt und mit einigen früheren Arbeiten verglichen. Die verwendeten Metriken umfassen den Prozentsatz der korrekten Klassifizierung, die Genauigkeit und die False Positives. 116 pp. Deutsch.…

N° de ref. del artículo 9786205985700

Título
Auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection System
Autor
Junior Momo Ziazet
Editorial
Verlag Unser Wissen Mai 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
alemán
ISBN 10
6205985705
ISBN 13
9786205985700
Peso del artículo
191 gramos
Dimensiones
220x150x8 mm

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