Hybrides, klassifizierungsbasiertes System zur Erkennung und Verhinderung von Eindringlingen - V., Balamurugan;S., Selvaperumal;S., Faizal Mukthar Hussain
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Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht darin, die Sicherheit des Systems zu verbessern und Eindringlinge in der Cloud-Umgebung effizient zu erkennen. Sie konzentriert sich auch auf den Prozess der Ressourcenzuweisung, der die Ausführungszeit der Pakete reduziert und die Service-Rate der Pakete verbessert. Die Fehlalarmrate und die Erkennungsrate des vorgeschlagenen Systems werden im Vergleich zu den bestehenden traditionellen Ansätzen zur Erkennung von Eindringlingen verbessert.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Forschungsprozess ein effizientes System zur Erkennung und Vorbeugung von…mehr

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Produktbeschreibung
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht darin, die Sicherheit des Systems zu verbessern und Eindringlinge in der Cloud-Umgebung effizient zu erkennen. Sie konzentriert sich auch auf den Prozess der Ressourcenzuweisung, der die Ausführungszeit der Pakete reduziert und die Service-Rate der Pakete verbessert. Die Fehlalarmrate und die Erkennungsrate des vorgeschlagenen Systems werden im Vergleich zu den bestehenden traditionellen Ansätzen zur Erkennung von Eindringlingen verbessert.Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Forschungsprozess ein effizientes System zur Erkennung und Vorbeugung von Eindringlingen liefert, um Angriffe von Eindringlingen und Sicherheitsprobleme zu lösen. Ein Vergleich traditioneller maschineller Lernmethoden und ihrer hybriden Methoden wird ebenfalls für den Mechanismus zur Erkennung von Eindringlingen vorgestellt.
Autorenporträt
Dr. V. Balamurugan travaille en tant que professeur associé/ CSE.Prof. S. Faizal Mukthar Hussain travaille comme professeur adjoint/ CSE et Dr. S. Selvaperumal travaille comme doyen - recherche et professeur/ EEE à Mohamed Sathak Engineering College, Sathak Nagar, SH 49, Kilakarai, Ramanathapuram, Tamilnadu, Inde.