Network Intrusion Detection using Deep Learning

Idioma: inglés

Editorial: Springer Nature Singapore Okt 2018, 2018

9811314438 / 9789811314438

Serie: Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents recent advances in intrusion detection systems (IDSs) using state-of-the-art deep learning methods. It also provides a systematic overview of classical machine learning and the latest developments in deep learning. In particular, it discusses deep learning applications in IDSs in different classes: generative, discriminative, and adversarial networks. Moreover, it compares various deep learning-based IDSs based on benchmarking datasets. The book also proposes two novel feature learning models: deep feature extraction and selection (D-FES) and fully unsupervised IDS. Further challenges and research directions are presented at the end of the book. Offering a comprehensive overview of deep learning-based IDS, the book is a valuable reerence resource for undergraduate and graduate students, as well as researchers and practitioners interested in deep learning and intrusion detection. Further, the comparison of various deep-learning applications helps readers gain a basic understanding of machine learning, and inspires applications in IDS and other related areas in cybersecurity. 100 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9789811314438

Título
Network Intrusion Detection using Deep Learning
Autor
Kwangjo Kim
Editorial
Springer Nature Singapore Okt 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
9811314438
ISBN 13
9789811314438
Peso del artículo
166 gramos
Dimensiones
235x155x6 mm
Serie
Libro 6 de 10: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks

BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.

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