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Optimiertes Deep Learning für die Erkennung von Netzwerkeinbrüchen
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Dieses Buch richtet sich an junge Forscher, die fortschrittliche Netzsicherheitstechniken erforschen, um den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen zu begegnen. Es stellt innovative Methoden vor, darunter RNN-basierte Erkennung von Cyberangriffen und IDS mit Merkmalsreduktion. Darüber hinaus werden optimierungsgesteuerte Deep-Learning-Modelle wie DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN und Opt RCNN-LSTM zur präzisen Erkennung von Eindringlingen vorgestellt, die eine hohe Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität gewährleisten.
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Dieses Buch richtet sich an junge Forscher, die fortschrittliche Netzsicherheitstechniken erforschen, um den sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen zu begegnen. Es stellt innovative Methoden vor, darunter RNN-basierte Erkennung von Cyberangriffen und IDS mit Merkmalsreduktion. Darüber hinaus werden optimierungsgesteuerte Deep-Learning-Modelle wie DASO-Deep RNN, ADASO-Deep RNN und Opt RCNN-LSTM zur präzisen Erkennung von Eindringlingen vorgestellt, die eine hohe Genauigkeit, Empfindlichkeit und Spezifität gewährleisten.
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