Sensibilização para a intrusão na rede utilizando a fusão de dados e a classificação SVM - Bhargava, Mr. Chandra Prakash;Yadav, Dr. Pradeep
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A detecção de intrusões na rede é um factor importante para a análise de risco da segurança da rede. Na última década, estão disponíveis diferentes métodos e quadros para a detecção de intrusões e o alerta de segurança. Vários métodos baseiam-se no processo de descoberta de conhecimentos e alguns quadros baseiam-se em redes neuronais. Estes modelos completos tomam decisões baseadas em regras para a geração de alertas de segurança. Nesta dissertação, propusemos um novo método para a detecção de intrusões utilizando a fusão de dados e a classificação SVM. A fusão de dados funciona com base nos…mehr

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Produktbeschreibung
A detecção de intrusões na rede é um factor importante para a análise de risco da segurança da rede. Na última década, estão disponíveis diferentes métodos e quadros para a detecção de intrusões e o alerta de segurança. Vários métodos baseiam-se no processo de descoberta de conhecimentos e alguns quadros baseiam-se em redes neuronais. Estes modelos completos tomam decisões baseadas em regras para a geração de alertas de segurança. Nesta dissertação, propusemos um novo método para a detecção de intrusões utilizando a fusão de dados e a classificação SVM. A fusão de dados funciona com base nos enviesamentos da recolha de características de ocorrência. A máquina de vectores de suporte é um super classificador de dados. Agora usamos SVM para a detecção de itens fechados da técnica baseada em regras.
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Autorenporträt
Herr Chandra Prakash Bhargava arbeitet derzeit als Assistenzprofessor (CS Dept) am ITM Gwalior. Er hat eine Erfahrung von mehr als 16 Jahren. Er hat bereits viele Forschungsarbeiten auf renommierten Konferenzen veröffentlicht.Dr. Pradeep Yadav arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor (CS Dept.) am ITM Gwalior. Er hat eine Erfahrung von 16 Jahren.