Network Classification for Traffic Management: Anomaly Detection, Feature Selection, Clustering and Classification
Idioma: inglés
Editorial: INSTITUTION OF ENGINEERING & T, 2020
- Tapa dura
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Über den AutorrnrnZahir Tari is a full professor and discipline head of the School of Computer Science, RMIT University, Australia. His expertise is in the areas of system performance (e.g., cloud, IoT) as well as system security (e.g., .
N° de ref. del artículo 314662943
- Título
- Network Classification for Traffic Management: Anomaly Detection, Feature Selection, Clustering and Classification
- Autor
- Tari, Zahir|Fahad, Adil|Almalawi, Abdulmohsen
- Editorial
- INSTITUTION OF ENGINEERING & T
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Gebunden
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1785619217
- ISBN 13
- 9781785619212
With the massive increase of data and traffic on the Internet within the 5G, IoT and smart cities frameworks, current network classification and analysis techniques are falling short. Novel approaches using machine learning algorithms are needed to cope with and manage real-world network traffic, including supervised, semi-supervised, and unsupervised classification techniques. Accurate and effective classification of network traffic will lead to better quality of service and more secure and manageable networks.
This authored book investigates network traffic classification solutions by proposing transport-layer methods to achieve better run and operated enterprise-scale networks. The authors explore novel methods for enhancing network statistics at the transport layer, helping to identify optimal feature selection through a global optimization approach and providing automatic labelling for raw traffic through a SemTra framework to maintain provable privacy on information disclosure properties.
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Acerca del autor
Zahir Tari is a full professor and discipline head of the School of Computer Science, RMIT University, Australia. His expertise is in the areas of system performance (e.g., cloud, IoT) as well as system security (e.g., SCADA, cloud).
Adil Fahad is an assistant professor and head of the department of Computer Information Systems, University of Al Baha, Saudi Arabia. His research interests cover wireless sensor networks, mobile networks, SCADA security, ad-hoc networks, data mining, statistical analysis/modelling and machine learning.
Abdulmohsen Almalawi is an assistant professor in the Department of Computer Science at the University of King Abdulaziz, Saudi Arabia. His research interests are in the areas of machine learning.
Xun Yi is a professor at the School of Computer Science, RMIT University, Australia. His research interests include data privacy, cloud security, privacy-preserving data mining, network security protocols, applied cryptography, e-commerce security and mobile agent security.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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