1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

Ứng dụng máy học để nâng cao hiệu năng của các hệ thống phát hiện xâm nhập mạng

136 13 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 136
Dung lượng 4,72 MB

Nội dung

Ngày đăng: 22/07/2021, 14:55

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[1] Anderson, "J.P. Computer Security Threat Monitoring and Surveillance, " Technical Report; James P. Anderson Company: Philadelphia, PA, USA, 1980 Sách, tạp chí
Tiêu đề: J.P. Computer Security Threat Monitoring and Surveillance
[2] Michie, D.; Spiegelhalter, D.J.; Taylor, "C. Machine Learning, Neurall and Statistical Classification, " pp. Ellis Horwood Series in Artificial Intelligence: New York, NY, USA, Volume 13, 1994 Sách, tạp chí
Tiêu đề: C. Machine Learning, Neurall and Statistical Classification
[4] S. G. J. e. a. Guanghui, "An Intrusion Detection Method Based on, " in Network Computing and Information, Security (NCIS), 2011 International Conference on Sách, tạp chí
Tiêu đề: An Intrusion Detection Method Based on
[5] Z. K. Y. e. a. Guiling, "An Improvement of Payload - Based Intrusion Detection Using Fuzzy Support Vector Machine, " in . Intelligent Systems and Applications (ISA),, 2010 Sách, tạp chí
Tiêu đề: An Improvement of Payload - Based Intrusion Detection Using Fuzzy Support Vector Machine
[12] A. O. S. v. L. S. O. E. K. Viegas, " “Toward a reliable anomaly - based intrusion detection in real - world environments”, Comput. Networks, vol. 127, pp. 200 - 216, 2017.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Toward a reliable anomaly - based intrusion detection in real - world environments
[13] M. A. v. M. B. Y. S. Aljawarneh, " “Anomaly - based intrusion detection system through feature selection analysis and building hybrid efficient model”, J. Comput. Sci., vol. 25, pp. 152 - 160, 2018.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Anomaly - based intrusion detection system through feature selection analysis and building hybrid efficient model
[14] A. H. L. a. A. A. G. I. Sharafaldin, ", “Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization”, Proc. 4th Int. Conf. Inf. Syst. Secur.Priv., no. Cic, pp. 108 - 116, 2018&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Toward Generating a New Intrusion Detection Dataset and Intrusion Traffic Characterization
[15] N. M. a. J. Slay, " “UNSW-NB15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set)”, 2015 Mil. Commun. Inf. Syst.Conf., no. November, pp. 1 - 6, 2015&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “UNSW-NB15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set)
[16] S. Raschka, "“Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning, ” arXiv:1811.12808v2 [cs.LG] 3 Dec 2018, 2018.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machine Learning
[17] R. P. E. v. N. F. F. Ebecken, "“On extending F-Measure and G - mean metrics to multi - class problems, ” trong WIT Transactions on Information and Communication Technologies, 2005.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “On extending F-Measure and G - mean metrics to multi - class problems
[19] T. V. L. Tô Trọng Tín, "Cải thiện khả năng phát hiện tấn công mạng bằng kỹ thuật học sâu, " Tạp chí Khoa học và Công nghệ, 2018 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cải thiện khả năng phát hiện tấn công mạng bằng kỹ thuật học sâu
[20] E. Z. A. P. - B. v. G. W. I. Syarif, " “Application of Bagging, Boosting and Stacking to Intrusion Detection, ” trong International Workshop on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 2012.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Application of Bagging, Boosting and Stacking to Intrusion Detection
[21] Y. M. v. L. F. Kwok, " “Enhancing false alarm reduction using voted ensemble selection in intrusion detection, ” International Journal of Computational Intelligence Systems, tập 6, pp. 626 - 638, 2013.&#34 Sách, tạp chí
Tiêu đề: “Enhancing false alarm reduction using voted ensemble selection in intrusion detection
[6] "Vincent, P.; Larochelle, H.; Bengio, Y.; Manzagol, P.A. Extracting and composing robust features with denoising autoencoders. In Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning, Helsinki, Finland, 5 - 9 July 2008, pp. 1096 - 1103&#34 Khác
[7] P. Vincent, H. Larochelle, I. Lajoie, Y. Bengio and Manzagol, " P.A. Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion. J. Mach. Learn. Res. 2010, 11, 3371 - 3408.&#34 Khác
[8] J. Deng, Z. Zhang, E. Marchi and Schuller, "B. Sparse autoencoder - based feature transfer learning for speech emotion recognition. In Proceedings of the 2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, Geneva, Switz&#34 Khác
[9] A. Sharif Razavian, H. Azizpour, J. Sullivan and Carlsson, "S. CNN features off - the - shelf: An astounding baseline for recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, Columbus, OH, USA, 23 - 28 June 201&#34 Khác
[10] A. Krizhevsky, I. Sutskever and G. Hinton, "Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Proceedings of the 26th Annual Conference on Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, NV, USA, 3 - 6 December 2012; pp. 1097 - 1105. [Cr&#34 Khác
[11] S. Lawrence, C. Giles, A. Tsoi and Back, ", A.D. Face recognition: A convolutional neural - network approach. IEEE Trans. Neural Netw. 1997, 8, 98 - 113.&#34 Khác
[18] T. V. L. H. T. Hoàng Ngọc Thanh, "Một tiếp cận máy học để kiểu tấn công các kiểu tấn công trong hệ thống phát hiện xâm nhập, Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ IX về Nghiên cứu cơ bản và Ứng dụng Công nghệ thông tin, - FAIR'2016, Cần Thơ, 04 - 05/8/2016, ISBN: 978 - 604 - 913 - 472 - 2&#34 Khác

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w