This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Nous aimons avoir des solutions simples et automatis�es , mais ces solutions technologiques simples et automatis�es peuvent �galement contenir des risques si elles ne sont pas g�r�es correctement. Lesprobl�mes de s�curit� et de confidentialit� de l'IdO doivent �tre pris en compte. Il peut y avoir de nombreux types d'attaques sur les r�seaux IdO qui peuvent endommager l'appareil ou voler des informations sensibles .Parcons�quent, les techniques d'intelligence artificielle(IA )ont la capacit� de d�tecter et de classer un comportement de r�seau inconnu en apprenant les mod�les d'attaques de r�seau bas�s sur de grands volumes de donn�es historiques .Nous avons utilis� l'ensemble de donn�es Aposemat IoT-23 , �tudi� le contexte et mis en oeuvre les algorithmes d'apprentissage automatique tels que Decision Tree, Random Forest et Naive Bayes. Nous avons �galementcompar� la pr�cision de ces algorithmes d'apprentissage automatique sur l'ensemble de donn�es IoT-23 et montr� l'algorithme d'apprentissage automatique le plus efficace selon les r�sultats en utilisant l'ensemble de donn�es Aposemat IoT-23, ainsi que des techniques d'ing�nierie des caract�ristiques pour pr�traiter l'ensemble de donn�es mentionn� pour la d�tection et la classification des attaques de r�seau IoT. 52 pp. Franz�sisch.

N� de r�f. du vendeur 9786205933343

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D�tails bibliographiques

Titre

D�tection des attaques de r�seau dans l'IdO � l'aide de l'intelligence artificielle

�diteur

Editions Notre Savoir Apr 2023

Date de parution

2023

Langue

fran�ais

ISBN � 10 chiffres

6205933349

ISBN � 13 chiffres

9786205933343

Reliure

Taschenbuch

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