WYKRYWANIE W¿AMA¿ PRZY U¿YCIU SELEKCJI CECH I HYBRYDYZACJI
ALGORYTM KLASYFIKACJI NB-KNN
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 1-2 Wochen
26,99 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
13 °P sammeln!
W dzisiejszych czasach bardzo wäne jest utrzymanie wysokiego poziomu bezpiecze¿stwa, aby zapewni¿ bezpieczn¿ i zaufan¿ komunikacj¿ informacji pomi¿dzy ró¿nymi organizacjami. Bezsprzecznie, szeroki zakres technologii bezpiecze¿stwa, takich jak szyfrowanie informacji, kontrola dost¿pu i zapobieganie w¿amaniom s¿ wykorzystywane do ochrony systemów opartych na sieci, ale nadal istnieje wiele niewykrytych w¿amä.Ten projekt przedstawia przegl¿d wykrywania w¿amä i hybrydowy algorytm klasyfikacji oparty na naiwnej baye i K Nearest neighbour. Zbiór danych jest najpierw przepuszczany...
W dzisiejszych czasach bardzo wäne jest utrzymanie wysokiego poziomu bezpiecze¿stwa, aby zapewni¿ bezpieczn¿ i zaufan¿ komunikacj¿ informacji pomi¿dzy ró¿nymi organizacjami. Bezsprzecznie, szeroki zakres technologii bezpiecze¿stwa, takich jak szyfrowanie informacji, kontrola dost¿pu i zapobieganie w¿amaniom s¿ wykorzystywane do ochrony systemów opartych na sieci, ale nadal istnieje wiele niewykrytych w¿amä.Ten projekt przedstawia przegl¿d wykrywania w¿amä i hybrydowy algorytm klasyfikacji oparty na naiwnej baye i K Nearest neighbour. Zbiór danych jest najpierw przepuszczany przez algorytm naiwnej baye w celu klasyfikacji, generuj¿c priorytety i prawdopodobie¿stwa warunkowe dla kädego przyk¿adu w zbiorze danych. Je¿li wyst¿pi b¿¿dna klasyfikacja, przyk¿ad jest przekazywany do KNN, który nast¿pnie szereguje s¿siedztwo przyk¿adu, a wynikowe przyk¿ady s¿ wäone przy u¿yciu podobie¿stwa kädego z s¿siadów przyk¿adu, je¿li Sim(X,Dj) jest równe 1, to X jest normalny, w przeciwnym razie algorytm znajduje K najwi¿kszych Sim(X,Dj), sprawdza je wzgl¿dem kryterium zatrzymania (próg).
Andere Kunden interessierten sich für
