APRENDIZAGEM PROFUNDA
UM MODELO AUTOMATIZADO DE DETECÇÃO DE FRAUDES COM BASE EM NUVENS DESEQUILIBRADAS
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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...
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.
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