Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

A Comprehensive Research on Network Intrusions.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: A. M. Viswa Bharathy and A. Mahabub Basha
ISBN: 9786202074667
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 176
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 39429 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 180935
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This work has recorded almost all approaches developed so far for mitigating the intrusions with its advantages and drawbacks. A practically successful Intrusion Detection System (IDS) is possible only if the best of two or more different approaches are utilised in building a Hybrid Network Intrusion Detection system (H-NIDS). This way of integrating two or more detection techniques as one is called as cascading approach for designing IDS. The proposed work incorporates six different methods in three different approaches. The Multi Class Classification Multiple Criteria Linear Programming (MCC-MCLP), Fuzzy Logic (FL) and Variable Multiplicative K-Means Algorithm (VMKMA) multi classifies the data set obtained from the widely used KDD 1999. The Support Vector Machine (SVM), Particle Swarm Optimization (PSO) and Self-Organising Particle Swarm Optimization (SOPSO) optimizes the classification and produces better results.
Ключевые слова: detection, ?detection, Intrusion, Multi-class Classification, Network, PSO