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Détection des attaques de réseau dans l'IdO à l'aide de l'intelligence artificielle: "Protéger votre monde connecté : Stratégie alimentée par l'IA ... attaques de réseau dans les appareils IoT" - Brossura
Sinossi
Nous aimons avoir des solutions simples et automatisées , mais ces solutions technologiques simples et automatisées peuvent également contenir des risques si elles ne sont pas gérées correctement. Lesproblèmes de sécurité et de confidentialité de l'IdO doivent être pris en compte. Il peut y avoir de nombreux types d'attaques sur les réseaux IdO qui peuvent endommager l'appareil ou voler des informations sensibles .Parconséquent, les techniques d'intelligence artificielle(IA )ont la capacité de détecter et de classer un comportement de réseau inconnu en apprenant les modèles d'attaques de réseau basés sur de grands volumes de données historiques .Nous avons utilisé l'ensemble de données Aposemat IoT-23 , étudié le contexte et mis en œuvre les algorithmes d'apprentissage automatique tels que Decision Tree, Random Forest et Naive Bayes. Nous avons égalementcomparé la précision de ces algorithmes d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données IoT-23 et montré l'algorithme d'apprentissage automatique le plus efficace selon les résultats en utilisant l'ensemble de données Aposemat IoT-23, ainsi que des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour prétraiter l'ensemble de données mentionné pour la détection et la classification des attaques de réseau IoT.
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- EditoreEditions Notre Savoir
- Data di pubblicazione2023
- ISBN 10 6205933349
- ISBN 13 9786205933343
- RilegaturaCopertina flessibile
- LinguaFrancese
- Numero di pagine52
- Contatto del produttorenon disponibile
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Détection des attaques de réseau dans l IdO à l aide de l intelligence artificielle
Da: moluna, Greven, Germania
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Détection des attaques de réseau dans l'IdO à l'aide de l'intelligence artificielle
Editore:
Editions Notre Savoir Apr 2023, 2023
ISBN 10: 6205933349
ISBN 13: 9786205933343
Nuovo
Taschenbuch
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Nous aimons avoir des solutions simples et automatisées , mais ces solutions technologiques simples et automatisées peuvent également contenir des risques si elles ne sont pas gérées correctement. Lesproblèmes de sécurité et de confidentialité de l'IdO doivent être pris en compte. Il peut y avoir de nombreux types d'attaques sur les réseaux IdO qui peuvent endommager l'appareil ou voler des informations sensibles .Parconséquent, les techniques d'intelligence artificielle(IA )ont la capacité de détecter et de classer un comportement de réseau inconnu en apprenant les modèles d'attaques de réseau basés sur de grands volumes de données historiques .Nous avons utilisé l'ensemble de données Aposemat IoT-23 , étudié le contexte et mis en oeuvre les algorithmes d'apprentissage automatique tels que Decision Tree, Random Forest et Naive Bayes. Nous avons égalementcomparé la précision de ces algorithmes d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données IoT-23 et montré l'algorithme d'apprentissage automatique le plus efficace selon les résultats en utilisant l'ensemble de données Aposemat IoT-23, ainsi que des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour prétraiter l'ensemble de données mentionné pour la détection et la classification des attaques de réseau IoT. 52 pp. Französisch. Codice articolo 9786205933343
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Détection des attaques de réseau dans l'IdO à l'aide de l'intelligence artificielle
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Editions Notre Savoir Apr 2023, 2023
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ISBN 13: 9786205933343
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Taschenbuch
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Nous aimons avoir des solutions simples et automatisées , mais ces solutions technologiques simples et automatisées peuvent également contenir des risques si elles ne sont pas gérées correctement. Lesproblèmes de sécurité et de confidentialité de l'IdO doivent être pris en compte. Il peut y avoir de nombreux types d'attaques sur les réseaux IdO qui peuvent endommager l'appareil ou voler des informations sensibles .Parconséquent, les techniques d'intelligence artificielle(IA )ont la capacité de détecter et de classer un comportement de réseau inconnu en apprenant les modèles d'attaques de réseau basés sur de grands volumes de données historiques .Nous avons utilisé l'ensemble de données Aposemat IoT-23 , étudié le contexte et mis en ¿uvre les algorithmes d'apprentissage automatique tels que Decision Tree, Random Forest et Naive Bayes. Nous avons égalementcomparé la précision de ces algorithmes d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données IoT-23 et montré l'algorithme d'apprentissage automatique le plus efficace selon les résultats en utilisant l'ensemble de données Aposemat IoT-23, ainsi que des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour prétraiter l'ensemble de données mentionné pour la détection et la classification des attaques de réseau IoT.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Französisch. Codice articolo 9786205933343
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Détection des attaques de réseau dans l'IdO à l'aide de l'intelligence artificielle : "Protéger votre monde connecté : Stratégie alimentée par l'IA pour détecter les attaques de réseau dans les appareils IoT"
Print on DemandDa: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Nous aimons avoir des solutions simples et automatisées , mais ces solutions technologiques simples et automatisées peuvent également contenir des risques si elles ne sont pas gérées correctement. Lesproblèmes de sécurité et de confidentialité de l'IdO doivent être pris en compte. Il peut y avoir de nombreux types d'attaques sur les réseaux IdO qui peuvent endommager l'appareil ou voler des informations sensibles .Parconséquent, les techniques d'intelligence artificielle(IA )ont la capacité de détecter et de classer un comportement de réseau inconnu en apprenant les modèles d'attaques de réseau basés sur de grands volumes de données historiques .Nous avons utilisé l'ensemble de données Aposemat IoT-23 , étudié le contexte et mis en oeuvre les algorithmes d'apprentissage automatique tels que Decision Tree, Random Forest et Naive Bayes. Nous avons égalementcomparé la précision de ces algorithmes d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données IoT-23 et montré l'algorithme d'apprentissage automatique le plus efficace selon les résultats en utilisant l'ensemble de données Aposemat IoT-23, ainsi que des techniques d'ingénierie des caractéristiques pour prétraiter l'ensemble de données mentionné pour la détection et la classification des attaques de réseau IoT. Codice articolo 9786205933343
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