Sistema Híbrido de Detecção e Prevenção de Intrusões Baseado em Classificação - V., Balamurugan;S., Selvaperumal;S., Faizal Mukthar Hussain
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A principal contribuição deste trabalho é melhorar a segurança do sistema e detetar eficazmente o ataque de intrusos no ambiente de nuvem. Também se concentra no processo de atribuição de recursos que reduz o tempo de execução dos pacotes, melhorando a taxa de serviço dos pacotes. A taxa de falsos alarmes e a taxa de deteção do sistema proposto são melhoradas em comparação com as abordagens tradicionais de deteção de intrusões existentes.Em resumo, o processo de investigação fornece um sistema eficiente de deteção e prevenção de intrusões para resolver ataques de intrusos e problemas de…mehr

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Produktbeschreibung
A principal contribuição deste trabalho é melhorar a segurança do sistema e detetar eficazmente o ataque de intrusos no ambiente de nuvem. Também se concentra no processo de atribuição de recursos que reduz o tempo de execução dos pacotes, melhorando a taxa de serviço dos pacotes. A taxa de falsos alarmes e a taxa de deteção do sistema proposto são melhoradas em comparação com as abordagens tradicionais de deteção de intrusões existentes.Em resumo, o processo de investigação fornece um sistema eficiente de deteção e prevenção de intrusões para resolver ataques de intrusos e problemas de segurança. A comparação entre os métodos tradicionais de aprendizagem automática e os seus métodos híbridos também é apresentada para o processo de mecanismo de deteção de intrusões.
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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.