Thông tin tài liệu

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorNguyễn Linh Giang-
dc.contributor.authorVũ Mạnh Tuân-
dc.date.accessioned2021-04-26T02:25:37Z-
dc.date.available2021-04-26T02:25:37Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.other000000319976-
dc.identifier.urihttp://dlib.hust.edu.vn/handle/HUST/18010-
dc.description.abstractTổng quan về các mô hình học máy áp dụng trong hệ thống phát hiện xâm nhập mạng bất thường; khảo sát mô hình LSTM và GRU, tìm hiểu chi tiết về tập dữ liệu mạng Kyoto Dataset; mô hình đề xuất LSTM kết hợp với SVM áp dụng cho bài toán phát hiện xâm nhập mạng; phân tích, xử lý tập dữ liệu Kyoto dataset 2015; thực nghiệm và đánh giá mô hình đề xuất.-
dc.publisherTrường đại học Bách Khoa Hà Nội-
dc.subjectMachine learning-
dc.subjectMô hình học máy-
dc.subjectMạng máy tính-
dc.subject.lccTK5105.59-
dc.titlePhát hiện xâm nhập mạng bất thường dựa trên phân tích lưu lượng mạng sử dụng các kỹ thuật trong machine learning-
Appears in Collections:Ths-Công nghệ thông tin

Files in This Item:
Thumbnail
  • 319976-tt.pdf
      Restricted Access
    • Size : 140,77 kB

    • Format : Adobe PDF

  • Thumbnail
  • 319976.pdf
      Restricted Access
    • Size : 1,79 MB

    • Format : Adobe PDF



  • Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.