APPRENDIMENTO PROFONDO
UN MODELLO DI RILEVAMENTO AUTOMATICO DELLE FRODI SBILANCIATO BASATO SUL CLOUD
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La ricerca si concentra sulla progettazione e sull'implementazione di un sistema di sicurezza basato sul cloud che utilizza tecniche di ottimizzazione deep e machine learning. Il sistema impiega più parametri di monitoraggio in tempo reale e raggiunge un'elevata precisione, un requisito fondamentale nella progettazione del cloud computing.I truffatori prendono spesso di mira i siti web di e-commerce e commercio basati su cloud , rendendo essenziale lo sviluppo di un sistema di rilevamento delle frodi accurato.Introduce meccanismi di deep learning come le reti neurali completamente convoluzion...
La ricerca si concentra sulla progettazione e sull'implementazione di un sistema di sicurezza basato sul cloud che utilizza tecniche di ottimizzazione deep e machine learning. Il sistema impiega più parametri di monitoraggio in tempo reale e raggiunge un'elevata precisione, un requisito fondamentale nella progettazione del cloud computing.I truffatori prendono spesso di mira i siti web di e-commerce e commercio basati su cloud , rendendo essenziale lo sviluppo di un sistema di rilevamento delle frodi accurato.Introduce meccanismi di deep learning come le reti neurali completamente convoluzionali (FCNN), le reti neurali convoluzionali (CNN) e metodi di apprendimento automatico come la macchina vettoriale di supporto (SVM), la logica fuzzy e la regressione logistica (LR). I metodi avanzati FCNN-GBML (Global Binary Multiclass Learning) affrontano efficacemente i limiti degli approcci esistenti, migliorando l'accuratezza, i tassi di decisione e riducendo i tassi di falsi allarmi nel rilevamento delle frodi basate sul cloud.
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