Anomaly Detection System for Network Traffic using Data Mining : Machine Learning Perspective

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2021

6203305235 / 9786203305234

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Anomaly detection using Density Maximization Fuzzy C-means Algorithm: The rationale for the anomaly detection system using density maximization approach to the fuzzy c-means clustering algorithm. The workflow of a proposed anomaly detection system with density maximization FCM algorithm. The framework of ensemble classifier-based anomaly detection - this approach of anomalous detection is based on the integration of multiple classifiers so that the weakness of one classifier can be compensated by the other classifier. The workflow of the proposed intrusion detection framework based on an ensemble classifier.

N° de réf. du vendeur 9786203305234

Titre
Anomaly Detection System for Network Traffic using Data Mining : Machine Learning Perspective
Auteur
Ruby Sharma
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2021
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6203305235
ISBN à 13 chiffres
9786203305234
Poids de l'article
233 grammes
Dimensions
220x150x10 mm

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