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Os sistemas de detecção de intrusão (IDS) são elementos importantes nas defesas de rede para ajudar a proteger contra ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados. Este objetivo do projeto apresenta uma nova técnica de detecção de anomalias que pode ser usada para detectar ataques previamente desconhecidos em uma rede, identificando características de ataque. Este método de identificação de características baseado em efeitos combina de forma única o agrupamento de meios k; NaiveBayes seleção de características e classificação em árvore de decisão C4.5 para encontrar ataques cibernéticos com…mehr

Produktbeschreibung
Os sistemas de detecção de intrusão (IDS) são elementos importantes nas defesas de rede para ajudar a proteger contra ataques cibernéticos cada vez mais sofisticados. Este objetivo do projeto apresenta uma nova técnica de detecção de anomalias que pode ser usada para detectar ataques previamente desconhecidos em uma rede, identificando características de ataque. Este método de identificação de características baseado em efeitos combina de forma única o agrupamento de meios k; NaiveBayes seleção de características e classificação em árvore de decisão C4.5 para encontrar ataques cibernéticos com alto grau de precisão e utilizou o conjunto de dados KDD99CUP como entrada. Basicamente detecta se os ataques estão ou não lá, como IPSWEEP, NEPTUNE, SMURF.
Autorenporträt
La profesora Amruta Surana tiene un máster en ingeniería informática. Actualmente está cursando su doctorado en Ingeniería Informática en la Universidad Poornima de Jaipur. Tiene más de 9 años de experiencia docente. Actualmente está asociada con el Instituto de Ingeniería y Tecnología Nutan Maharashtra, Talegaon Dabhade.