Verbessertes System zur Erkennung von Eindringlingen mit Hilfe von maschinellen Lerntechniken

Akbar Shaik (Autor)

Buch | Softcover

136 Seiten

2024
Verlag Unser Wissen
9786207994397 (ISBN)

Titel nicht im Sortiment

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In diesem Buch wird eine maschinelle Lerntechnik zur Erkennung von Netzwerkangriffen vorgeschlagen. IDS ist eine wichtige Technologie, die den Netzwerkverkehr überwacht und die Netzwerkeinbrüche identifiziert. Das Hauptziel dieses regelbasierten Intrusion Detection Systems ist die Erkennung von Fehlern mit hoher Erkennungsrate und niedriger Fehlalarmrate. Dieses Buch enthält fünf Kapitel mit entsprechenden Programmen. Kapitel 1: Behandelt die Grundlagen, Motivation und Probleme von IDS. Kapitel 2: Erörtert IDS-Klassifizierung und Methoden. Kapitel 3: Erläutert die Entwicklung eines Intrusion Detection Systems unter Verwendung eines regelbasierten Entscheidungsbaums (C4.5) Algorithmus. Kapitel 4: Erläutert die Modellierung eines Intrusion Detection Systems mit Hilfe eines regelbasierten genetischen Algorithmus. Kapitel 5: Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeit.

Dr. Shaik Akbar, Professor in der CSE-Abteilung, PSCMR College of Engineering and Technology, Vijayawada, A.P, INDIA. Er verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Lehrerfahrung und IT-Fachwissen in Java und OOP-Sprachen sowie Softwaredesign. Seine IT-Expertise hat er in Übersee als Software-Ingenieur in den USA erworben; er ist Mitglied vieler Berufsverbände wie IEEE, CSI, IASA, IAENG.

Erscheinungsdatum	30.08.2024
Sprache	deutsch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	209 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Schlagworte	Anomalie-Erkennung • C4.5-Algorithmus • Entscheidungsbaum • Erkennungsrate • Fehlalarmrate • Fitnessfunktion • Genetischer Algorithmus • intrusion detection system • maschinelle Lerntechniken • Regelbasis
ISBN-13	9786207994397 / 9786207994397
Zustand	Neuware