Intrusion Detection Methods Using an Ensemble of Decision Trees

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017

6202008393 / 9786202008396

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Intrusion detection corresponds to a set of techniques that are used to find attacks which damages the computers and network infrastructures. Intrusion detection is a classification problem. Therefore, data mining techniques can be used to classify a given network connection to either a normal connection or an anomaly connection. To do this, various classification models can be used. Among all, decision tree classifiers have become very popular because of its simplicity, interpretability and its performance. However, decision tree classifiers are known to have high variance. Therefore, it is said to be an unstable classifier. Along with these, the conventional decision tree classifier does not perform well when noise, vagueness and uncertainty present in the data. However, to resolve the above issues this book proposes to use an ensemble of decision tree classifiers. To show the effectiveness of the proposed methods, various intrusion detection data sets along with standard data sets are used. …

N° de réf. du vendeur 9786202008396

Titre
Intrusion Detection Methods Using an Ensemble of Decision Trees
Auteur
Gulla Kishor Kumar
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2017
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
6202008393
ISBN à 13 chiffres
9786202008396
Poids de l'article
227 grammes
Dimensions
220x150x9 mm

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