Système de détection d'anomalie pour le trafic réseau à l'aide de l'exploration de données
Perspective de l'apprentissage automatique
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Détection d'anomalies à l'aide de l'algorithme Fuzzy C-means de maximisation de la densité : La raison d'être du système de détection d'anomalies utilisant l'approche de maximisation de la densité de l'algorithme de clustering c-means flou. Le flux de travail d'un système de détection d'anomalies proposé avec l'algorithme FCM de maximisation de la densité. Le cadre de la détection d'anomalie basée sur un classificateur d'ensemble - cette approche de la détection d'anomalie est basée sur l'intégration de plusieurs classificateurs de sorte que la faiblesse d'un classificateur peu...
Détection d'anomalies à l'aide de l'algorithme Fuzzy C-means de maximisation de la densité : La raison d'être du système de détection d'anomalies utilisant l'approche de maximisation de la densité de l'algorithme de clustering c-means flou. Le flux de travail d'un système de détection d'anomalies proposé avec l'algorithme FCM de maximisation de la densité. Le cadre de la détection d'anomalie basée sur un classificateur d'ensemble - cette approche de la détection d'anomalie est basée sur l'intégration de plusieurs classificateurs de sorte que la faiblesse d'un classificateur peut être compensée par l'autre classificateur. Le flux de travail du cadre de détection d'intrusion proposé basé sur un classificateur d'ensemble.
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