9789811314438 - network intrusion detection using deep learning: a feature learning approach (springerbriefs on cyber security systems and networks) de kim, kwangjo; aminanto, muhamad erza; tanuwidjaja, harry chandra (16 resultados)
Network Intrusion Detection With Deep Learning : Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Network Intrusion Detection using Deep Learning: A Feature Learning Approach (SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks)
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Network Intrusion Detection With Deep Learning : Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Network Intrusion Detection using Deep Learning: A Feature Learning Approach (SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks)
Kwangjo Kim, Muhamad Erza Aminanto, Harry Chandra Tanuwidjaja
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018-10-02 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Network Intrusion Detection With Deep Learning : Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Network Intrusion Detection With Deep Learning: Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
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Network Intrusion Detection With Deep Learning : Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
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Network Intrusion Detection With Deep Learning: Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo/ Aminanto, Muhamad Erza/ Tanuwidjaja, Harry Chandra
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc 2018
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. Network Intrusion Detection using Deep Learning | A Feature Learning Approach | Kwangjo Kim (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks | xvii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9789811314438 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 1…7, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Editorial: Springer 2018
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Editorial: Springer Nature Singapore Okt 2018 2018
Serie: SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks, Libro 6 de 10. Libro 6 de 10 - SpringerBriefs on Cyber Security Systems and Networks
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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.
Network Intrusion Detection With Deep Learning: Feature Learning Approach
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Network Intrusion Detection With Deep Learning: Feature Learning Approach
Kim, Kwangjo; Aminanto, Muhamad Erza; Tanuwidjaja, Harry Chandra
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Editorial: Springer Singapore 2018
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Surveys deep learning-based IDSs Suggests future directions for IDS research Describes how to apply deep learning in IDSDiscusses learning for better attack detectionKwangjo Kim is a Fellow of the Interna.
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Editorial: Springer, Springer Okt 2018 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 100 pp. Englisch.
