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Die Netzwerkforensik hilft beim Aufspüren von Cyberbetrügern, indem sie Netzwerkdaten auswertet und zurückverfolgt. Die Netzwerkforensik analysiert den Netzwerkverkehr, um Eindringlinge zu erkennen und zu untersuchen, wie das Verbrechen stattgefunden hat, d.h. einen Tatort für Untersuchungen und Nachstellungen zu schaffen. Diese Studie schlägt ein allgemeines Prozessmodell und eine Architektur für die Netzwerkforensik vor. Ein sekundärer Datensatz, KDD CUP, mit normalem und anormalem Datenverkehr wird zur Analyse verwendet, um den gesamten Prozess zu simulieren. Der Datensatz wird weitgehend…mehr

Produktbeschreibung
Die Netzwerkforensik hilft beim Aufspüren von Cyberbetrügern, indem sie Netzwerkdaten auswertet und zurückverfolgt. Die Netzwerkforensik analysiert den Netzwerkverkehr, um Eindringlinge zu erkennen und zu untersuchen, wie das Verbrechen stattgefunden hat, d.h. einen Tatort für Untersuchungen und Nachstellungen zu schaffen. Diese Studie schlägt ein allgemeines Prozessmodell und eine Architektur für die Netzwerkforensik vor. Ein sekundärer Datensatz, KDD CUP, mit normalem und anormalem Datenverkehr wird zur Analyse verwendet, um den gesamten Prozess zu simulieren. Der Datensatz wird weitgehend verarbeitet, um Merkmale auszuwählen und Redundanzen zu entfernen. Der Datensatz wurde bereinigt, bevor er mit dem Support Vector Machine Lernmodell analysiert wurde, um den Datenverkehr zu klassifizieren. Die Multiklassen-Klassifizierung wurde verwendet, um verschiedene Arten von Netzwerkangriffen zu kategorisieren. Die Genauigkeit des Modells wird dann anhand der erzielten Ergebnisse bewertet.
Autorenporträt
Prabhjot Kaur está a trabalhar na Universidade Uttaranchal. Ela tem um grande interesse na análise de dados utilizando o ML.A Dra. Amit Awasthi está a trabalhar na Universidade de Estudos do Petróleo e Energia com mais de 15 anos de experiência profissional. Publicou 40 artigos de investigação em revistas da SCI com um factor de impacto total ~75, índice i10 ~18 e citações ~1000.