A COMPARATIVE BEHAVIOURAL STUDY OF MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING MODELS FOR NETWORK INTRUSION DETECTION ACROSS DATASETS OF DIFFERING STATISTICAL CHARACTER /
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Tác giả của công ty: | |
| Định dạng: | Sách |
| Ngôn ngữ: | Tiếng Anh |
| Được phát hành: |
Dhaka :
EECE DEPT. MIST,
c2026.
|
| Những chủ đề: | |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Những quyển sách tương tự: A COMPARATIVE BEHAVIOURAL STUDY OF MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING MODELS FOR NETWORK INTRUSION DETECTION ACROSS DATASETS OF DIFFERING STATISTICAL CHARACTER /
- AN ADVERSARIAL APPROACH FOR INTRUSION DETECTION USING DEEP LEARNING /
- DEEP LEARNING BASED MULTIPLE OBJECT DETECTION AND DISTANCE MANAGEMENT FROM CUSTOM-BUILT DATASET WITH HETEROGENIOUS TRAFFIC /
- Deep learning /
- ADAPTIVE AND AGGREGATED MODEL FUSION FOR FEDERATED INTRUSION DETECTION IN HETEROGENEOUS EDGE NETWORKS /
- A COMPREHENSIVE STUDY OF DEEP LEARNING, TEMPORAL ANALYSIS AND SEMANTIC-ANOMALY SUSION FOR IOT AND IIOT INTRUSION DETECTION /
- Deep learning with python /