Deep Learning basierte Intrusion Detection Framework im industriellen IoT - Couverture souple

K V, Raghavender ; Durga Bhavani, B

9786206330233: Deep Learning basierte Intrusion Detection Framework im industriellen IoT

Couverture souple

ISBN 10 : 6206330230 ISBN 13 : 9786206330233

Editeur : Verlag Unser Wissen, 2023

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�diteur: Verlag Unser Wissen
Date d'�dition: 2023
Langue: allemand
ISBN 10: 6206330230
ISBN 13: 9786206330233
Reliure: Broch�
Nombre de pages: 64
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Deep Learning basierte Intrusion Detection Framework im industriellen IoT

Raghavender K. V.

Edit� par Verlag Unser Wissen Aug 2023, 2023

ISBN 10 : 6206330230 ISBN 13 : 9786206330233

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ein auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection Framework im industriellen IoT ist ein hochentwickeltes System zum Schutz kritischer Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und b�sartigen Aktivit�ten. Dieses Framework nutzt die Leistungsf�higkeit von Deep-Learning-Algorithmen und setzt fortschrittliche neuronale Netze ein, um riesige Datenmengen zu analysieren, die von industriellen Internet-of-Things-Ger�ten (IoT) gesammelt werden. Durch das Training der Deep-Learning-Modelle auf markierten Datens�tzen, die aus normalen und anomalen Verhaltensmustern bestehen, kann das Framework verschiedene Arten von Eindringlingen in Echtzeit genau identifizieren und klassifizieren. Die F�higkeit des Frameworks, sich anzupassen und aus sich entwickelnden Bedrohungen zu lernen, macht es zu einem wirksamen Verteidigungsmechanismus, der eine robuste Sicherheitsebene f�r industrielle IoT-Umgebungen bietet und die Integrit�t, Verf�gbarkeit und Vertraulichkeit wichtiger Anlagen und Systeme gew�hrleistet. 64 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9786206330233

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Deep Learning basierte Intrusion Detection Framework im industriellen IoT

Raghavender K. V.|B. DURGA BHAVANI

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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: K. V. RaghavenderDr. Raghavender K.V. erhielt 2020 den Doktortitel in Informatik und Ingenieurwesen von der Osmania University, Telangana, Indien. Er erhielt den B. Tech in Computer Science and Engineering im Jahr 2005 und den M Tech. N� de r�f. du vendeur 1035480975

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Raghavender K. V.

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -Ein auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection Framework im industriellen IoT ist ein hochentwickeltes System zum Schutz kritischer Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und b�sartigen Aktivit�ten. Dieses Framework nutzt die Leistungsf�higkeit von Deep-Learning-Algorithmen und setzt fortschrittliche neuronale Netze ein, um riesige Datenmengen zu analysieren, die von industriellen Internet-of-Things-Ger�ten (IoT) gesammelt werden. Durch das Training der Deep-Learning-Modelle auf markierten Datens�tzen, die aus normalen und anomalen Verhaltensmustern bestehen, kann das Framework verschiedene Arten von Eindringlingen in Echtzeit genau identifizieren und klassifizieren. Die F�higkeit des Frameworks, sich anzupassen und aus sich entwickelnden Bedrohungen zu lernen, macht es zu einem wirksamen Verteidigungsmechanismus, der eine robuste Sicherheitsebene f�r industrielle IoT-Umgebungen bietet und die Integrit�t, Verf�gbarkeit und Vertraulichkeit wichtiger Anlagen und Systeme gew�hrleistet.VDM Verlag, Dudweiler Landstra�e 99, 66123 Saarbr�cken 64 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9786206330233

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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ein auf Deep Learning basierendes Intrusion Detection Framework im industriellen IoT ist ein hochentwickeltes System zum Schutz kritischer Infrastrukturen vor unbefugtem Zugriff und b�sartigen Aktivit�ten. Dieses Framework nutzt die Leistungsf�higkeit von Deep-Learning-Algorithmen und setzt fortschrittliche neuronale Netze ein, um riesige Datenmengen zu analysieren, die von industriellen Internet-of-Things-Ger�ten (IoT) gesammelt werden. Durch das Training der Deep-Learning-Modelle auf markierten Datens�tzen, die aus normalen und anomalen Verhaltensmustern bestehen, kann das Framework verschiedene Arten von Eindringlingen in Echtzeit genau identifizieren und klassifizieren. Die F�higkeit des Frameworks, sich anzupassen und aus sich entwickelnden Bedrohungen zu lernen, macht es zu einem wirksamen Verteidigungsmechanismus, der eine robuste Sicherheitsebene f�r industrielle IoT-Umgebungen bietet und die Integrit�t, Verf�gbarkeit und Vertraulichkeit wichtiger Anlagen und Systeme gew�hrleistet. N� de r�f. du vendeur 9786206330233

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