A investigação centra-se na conceção e implementação de um sistema de segurança baseado na nuvem que utiliza técnicas de otimização de aprendizagem profunda e automática. O sistema utiliza vários parâmetros de monitorização em tempo real e atinge uma elevada precisão, um requisito fundamental na conceção da computação em nuvem.Os autores de fraudes visam frequentemente sítios Web de comércio eletrónico e comércio baseados na nuvem , o que torna essencial o desenvolvimento de um sistema preciso de deteção de fraudes.Introduz mecanismos de aprendizagem profunda, como as redes neurais totalmente…mehr
A investigação centra-se na conceção e implementação de um sistema de segurança baseado na nuvem que utiliza técnicas de otimização de aprendizagem profunda e automática. O sistema utiliza vários parâmetros de monitorização em tempo real e atinge uma elevada precisão, um requisito fundamental na conceção da computação em nuvem.Os autores de fraudes visam frequentemente sítios Web de comércio eletrónico e comércio baseados na nuvem , o que torna essencial o desenvolvimento de um sistema preciso de deteção de fraudes.Introduz mecanismos de aprendizagem profunda, como as redes neurais totalmente convolucionais (FCNN) e as redes neurais convolucionais (CNN), e métodos de aprendizagem automática como a máquina de vectores de suporte (SVM), a lógica difusa e a regressão logística (LR). Os métodos avançados FCNN-GBML (Aprendizagem Binária Global Multiclasse) resolvem eficazmente as limitações das abordagens existentes, melhorando a precisão, as taxas de decisão e reduzindo as taxas de falsos alarmes na deteção de fraudes baseadas na nuvem.
Dr G. Prasanthi, professeur adjoint, Institut d'ingénierie et de technologie Gokaraju Rangaraju, Hyderabad, Telangana.M. N. Sridhar Babu, ingénieur logiciel, Telangana.M. Vinod Babu Polinati, professeur adjoint, Shri Vishnu Engineering College for Women, Bhimavaram.Dr G. Srinivas Rao, professeur agrégé à l'Université GITAM Deemed, Inde.
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