Optimiertes Deep Learning für die Erkennung von Netzwerkeinbrüchen - Deore, Bhushan
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Dieses Buch richtet sich an junge Forscher, die fortschrittliche Netzsicherheitstechniken erforschen, um den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen zu begegnen. Es stellt innovative Methoden vor, darunter RNN-basierte Erkennung von Cyberangriffen und IDS mit Merkmalsreduktion. Darüber hinaus werden optimierungsgesteuerte Deep-Learning-Modelle wie DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN und Opt RCNN-LSTM zur präzisen Erkennung von Eindringlingen vorgestellt, die eine hohe Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität gewährleisten.

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Produktbeschreibung
Dieses Buch richtet sich an junge Forscher, die fortschrittliche Netzsicherheitstechniken erforschen, um den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen zu begegnen. Es stellt innovative Methoden vor, darunter RNN-basierte Erkennung von Cyberangriffen und IDS mit Merkmalsreduktion. Darüber hinaus werden optimierungsgesteuerte Deep-Learning-Modelle wie DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN und Opt RCNN-LSTM zur präzisen Erkennung von Eindringlingen vorgestellt, die eine hohe Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität gewährleisten.
Autorenporträt
Dr. Bhushan S. Deore arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Elektronik und Kommunikation am Ramrao Adik Institute of Technology, D. Y. Patil deemed to be university, Navi Mumbai, Indien. Er hat seinen Doktor in Elektrotechnik (Netzwerksicherheit) am VJTI, Mumbai, gemacht.