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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Intrusion Detection System mit SPARK'S Machine Learning Bibliothek | Pradeep Laxkar | Taschenbuch | 80 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205702802 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
Lingua: Tedesco
Editore: Verlag Unser Wissen Mrz 2023, 2023
ISBN 10: 6205702800 ISBN 13: 9786205702802
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Heutzutage spielen die Sicherheitsprobleme von Computernetzwerken eine zentrale Rolle. Das Netz ist anfällig für Angriffe wie DOS, U2R, R2L usw. Diese Angriffe nutzen eine Schwachstelle im Netzwerk aus, um sich illegal Zugang zu wichtigen Informationen zu verschaffen oder manchmal eine Flut von Daten zu erzeugen, um echte Benutzer am Zugang zu hindern. Netzwerkangreifer nutzen ein massives Volumen an Netzwerkverkehr in kurzer Zeit, um einen Opferhost unerreichbar zu machen, wobei eine schnelle und effiziente Erkennung von Netzwerkeinbrüchen eine große Herausforderung darstellt. Der Umfang des Netzwerkverkehrs wird immer größer und komplexer, und das vorgeschlagene System zur Erkennung von Eindringlingen sollte in der Lage sein, große Mengen an Netzwerkdaten zu verarbeiten, um Eindringlinge im Netzwerk so früh wie möglich zu erkennen. In diesem Buch geht es um die Implementierung eines Systems zur Erkennung von Eindringlingen in ein Netzwerk, das Assoziationsregeln und eine quadratische Klassifizierung mit der Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark verwendet. 80 pp. Deutsch.
Da: moluna, Greven, Germania
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Laxkar PradeepDr. Pradeep Laxkar arbeitet als ausserordentlicher Professor und Leiter der Abteilung fuer Computertechnik am ITM Universe Vadodara. Er hat 13 Jahre akademische Erfahrung und sein Interessengebiet ist Informationssicherhe.
Lingua: Tedesco
Editore: Verlag Unser Wissen Mär 2023, 2023
ISBN 10: 6205702800 ISBN 13: 9786205702802
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Heutzutage spielen die Sicherheitsprobleme von Computernetzwerken eine zentrale Rolle. Das Netz ist anfällig für Angriffe wie DOS, U2R, R2L usw. Diese Angriffe nutzen eine Schwachstelle im Netzwerk aus, um sich illegal Zugang zu wichtigen Informationen zu verschaffen oder manchmal eine Flut von Daten zu erzeugen, um echte Benutzer am Zugang zu hindern. Netzwerkangreifer nutzen ein massives Volumen an Netzwerkverkehr in kurzer Zeit, um einen Opferhost unerreichbar zu machen, wobei eine schnelle und effiziente Erkennung von Netzwerkeinbrüchen eine große Herausforderung darstellt. Der Umfang des Netzwerkverkehrs wird immer größer und komplexer, und das vorgeschlagene System zur Erkennung von Eindringlingen sollte in der Lage sein, große Mengen an Netzwerkdaten zu verarbeiten, um Eindringlinge im Netzwerk so früh wie möglich zu erkennen. In diesem Buch geht es um die Implementierung eines Systems zur Erkennung von Eindringlingen in ein Netzwerk, das Assoziationsregeln und eine quadratische Klassifizierung mit der Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark verwendet.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 80 pp. Deutsch.
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Heutzutage spielen die Sicherheitsprobleme von Computernetzwerken eine zentrale Rolle. Das Netz ist anfällig für Angriffe wie DOS, U2R, R2L usw. Diese Angriffe nutzen eine Schwachstelle im Netzwerk aus, um sich illegal Zugang zu wichtigen Informationen zu verschaffen oder manchmal eine Flut von Daten zu erzeugen, um echte Benutzer am Zugang zu hindern. Netzwerkangreifer nutzen ein massives Volumen an Netzwerkverkehr in kurzer Zeit, um einen Opferhost unerreichbar zu machen, wobei eine schnelle und effiziente Erkennung von Netzwerkeinbrüchen eine große Herausforderung darstellt. Der Umfang des Netzwerkverkehrs wird immer größer und komplexer, und das vorgeschlagene System zur Erkennung von Eindringlingen sollte in der Lage sein, große Mengen an Netzwerkdaten zu verarbeiten, um Eindringlinge im Netzwerk so früh wie möglich zu erkennen. In diesem Buch geht es um die Implementierung eines Systems zur Erkennung von Eindringlingen in ein Netzwerk, das Assoziationsregeln und eine quadratische Klassifizierung mit der Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark verwendet.