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高效分类机制使用机器学习技巧从大型数据集攻击检测

抽象性

最近基于互联网的通信技术在我们生活中占有重要部分网络通信网络连接量巨大,不仅从规模上讲如此,从改变服务提供量和用户移动性看也是如此,使他们更容易受各种复杂攻击。安全是联网的主要问题,因为网络内外部用户执行恶意活动网络内有数例入侵有数策略开发以检测恶意活动单算法不正确分类恶意活动本文使用机器学习法K值聚类和Neive贝叶斯语高效检测网络中的入侵算法提高精度并减低假正率,以便提供优于一些退出研究作品的性能

Vineet Richhariya博士J.L.Rana博士R.K.Pandey博士R.C.Jain

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