Durga bhavani b (12 resultados)

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT is a sophisticated system designed to safeguard critical infrastructure from unauthorized access and malicious activities. Leveraging the power of deep learning algorithms, this framework.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT es un sofisticado sistema diseñado para proteger infraestructuras críticas de accesos no autorizados y actividades maliciosas. Aprovechando la potencia de los algoritmos de aprendizaje profundo, este marco utiliza redes neuronales avanzadas para analizar grandes cantidades de datos recogidos de dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) industrial. Al entrenar los modelos de aprendizaje profundo en conjuntos de datos etiquetados que consisten en patrones de comportamiento normales y anómalos, el marco puede identificar y clasificar con precisión varios tipos de intrusiones en tiempo real. La capacidad del marco para adaptarse y aprender de las amenazas en evolución lo convierte en un mecanismo de defensa eficaz, que proporciona una capa de seguridad robusta para entornos de IoT industrial, garantizando la integridad, disponibilidad y confidencialidad de los activos y sistemas críticos. …

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A Deep Learning Based Intrusion Detection Framework in Industrial IoT è un sistema sofisticato progettato per salvaguardare le infrastrutture critiche da accessi non autorizzati e attività dannose. Sfruttando la potenza degli algoritmi di deep learning, questo framework utilizza reti neurali avanzate per analizzare grandi quantità di dati raccolti dai dispositivi dell'Internet of Things (IoT) industriale. Addestrando i modelli di deep learning su set di dati etichettati costituiti da modelli di comportamento normali e anomali, il framework è in grado di identificare e classificare accuratamente vari tipi di intrusioni in tempo reale. La capacità del framework di adattarsi e imparare dalle minacce in evoluzione lo rende un meccanismo di difesa efficace, in grado di fornire un robusto livello di sicurezza per gli ambienti IoT industriali, garantendo l'integrità, la disponibilità e la riservatezza di asset e sistemi critici. …

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Uma Estrutura de Deteção de Intrusão Baseada em Aprendizagem Profunda na IoT Industrial é um sistema sofisticado concebido para salvaguardar infra-estruturas críticas de acesso não autorizado e actividades maliciosas. Aproveitando o poder dos algoritmos de aprendizagem profunda, esta estrutura utiliza redes neurais avançadas para analisar grandes quantidades de dados recolhidos de dispositivos industriais da Internet das Coisas (IoT). Ao treinar os modelos de aprendizagem profunda em conjuntos de dados rotulados que consistem em padrões de comportamento normais e anómalos, a estrutura pode identificar e classificar com precisão vários tipos de intrusões em tempo real. A capacidade da estrutura de se adaptar e aprender com a evolução das ameaças torna-a um mecanismo de defesa eficaz, fornecendo uma camada de segurança robusta para ambientes IoT industriais, garantindo a integridade, a disponibilidade e a confidencialidade de activos e sistemas críticos.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: K. V. RaghavenderRaghavender K.V, ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica e Ingegneria nel 2020 presso la Osmania University, Telangana, India. Ha conseguito il B. Tech in Computer Science and Engineering nel 2005 e il M.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: K. V. RaghavenderDr. Raghavender K.V. erhielt 2020 den Doktortitel in Informatik und Ingenieurwesen von der Osmania University, Telangana, Indien. Er erhielt den B. Tech in Computer Science and Engineering im Jahr 2005 und den M Tech.…