Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Nghiên cứu ứng dụng một số thuật toán học sâu cho bài toán phát hiện sớm xâm nhập bất thường trong mạng
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Nghiên cứu ứng dụng một số thuật toán học sâu cho bài toán phát hiện sớm xâm nhập bất thường trong mạng
Như Hoa
31
8
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU), từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng. | TNU Journal of Science and Technology 228 15 3 - 10 A STUDY ON APPLYING SOME DEEP LEARNING ALGORITHMS FOR EARLY NETWORK INTRUSION DETECTION Ho Thi Tuyen Le Hoang Hiep TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 08 3 2023 This paper proposes and builds a model to evaluate the effectiveness of Deep Learning algorithms including Recurrent Neural Network RNN Revised 21 4 2023 Long Short Term Memory LSTM and Gated Recurrent Unit GRU Published 31 8 2023 thereby determining the reliability of each dataset in building a network instrusion detection model. Because the models have similar structures KEYWORDS the evaluation will ensure objectivity. The results show that the algorithms applied on CICIDS2017 give a higher accuracy rate than the Attack detection CSE-CICIDS2018 and the GRU model gives the best results. The study Cyber attack also shows that Deep Learning algorithms built on RNNs are relatively effective when it comes to detecting network attacks better than basic Network security Machine Learning algorithms which are capable of detecting a number Deep learning of hidden features. both the CICIDS2017 and CSE-CICIDS2018 Network intrusion datasets are more reliable than the older ones. NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MỘT SỐ THUẬT TOÁN HỌC SÂU CHO BÀI TOÁN PHÁT HIỆN SỚM XÂM NHẬP BẤT THƯỜNG TRONG MẠNG Hồ Thị Tuyến Lê Hoàng Hiệp Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông ĐH Thái Nguyên THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài 08 3 2023 Bài báo này tập trung nghiên cứu đề xuất xây dựng mô hình đánh giá hiệu quả của các thuật toán Deep Learning gồm Recurrent Neural Ngày hoàn thiện 21 4 2023 Network RNN Long Short Term Memory LSTM và Gated Ngày đăng 31 8 2023 Recurrent Unit GRU từ đó biết được mức độ tin cậy của từng bộ dữ liệu trong việc xây dựng mô hình phát hiện bất thường mạng. Do các TỪ KHÓA mô hình đều có cấu trúc tương đồng nhau vì vậy việc đánh giá sẽ đảm bảo tính khách quan. Hơn nữa thông qua việc đánh giá hai bộ dữ .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nghiên cứu một số thuật toán học máy (machine learning) ứng dụng cho bài toán xác định các chủ đề quan tâm của khách hàng trực tuyến
Tiểu luận: Nguyên lý sáng tạo ứng dụng trong một số thuật toán sắp xếp nội
Báo cáo nghiên cứu khoa học: Nghiên cứu ứng dụng một số thuật toán khai phá dữ liệu hỗ trợ phân tích cơ sở dữ liệu bán hàng siêu thị
Báo cáo tổng kết toàn diện kết quả thực hiện dự án: Ứng dụng kỹ thuật tiến bộ xây dựng một số Mô hình nông lâm nghiệp nhằm phát triển kinh tế xã hội đồng bào các dân tộc vùng núi đá xã Phúc Sen (huyện Quảng Hòa),xã Đa Thông (huyện Thông Nông) tỉnh Cao Bằng
Báo cáo tóm tắt đề tài khoa học và công nghệ: Nghiên cứu một số thuật toán lấy cảm hứng từ tự nhiên và ứng dụng vào bài toán tối ưu nỗ lực, chi phí phát triển phần mềm
Báo cáo "Nghiên cứu một số hiệu ứng bóng và ánh sáng trong xây dựng các ứng dụng thực tại ảo "
Luận văn:Nghiên cứu giải thuật di truyền ứng dụng vào giải một số bài toán thống kê
Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển một số thuật toán phân cụm bán giám sát sử dụng mạng nơ ron min max mờ và ứng dụng
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển một số thuật toán phân cụm bán giám sát sử dụng mạng nơron min max mờ và ứng dụng
Báo cáo "Nghiên cứu một số thuật toán xử lý song song ứng dụng trong GIS "
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.