Diseño y optimización de un algoritmo de detección de intrusos en redes basado en el modelo híbrido CNN-DT utilizando aprendizaje profundo por refuerzo
Autores: Qiu, Lu; Xu, Zhiping; Lin, Lixiong; Zheng, Jiachun; Su, Jiahui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Diseño y optimización de un algoritmo de detección de intrusos en redes basado en el modelo híbrido CNN-DT utilizando aprendizaje profundo por refuerzo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Desarrollo
Tecnología de redes
Amenazas de seguridad
Sistemas de detección de intrusiones
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Con el rápido desarrollo de la tecnología de redes, los sistemas modernos se enfrentan a amenazas de seguridad cada vez más complejas, lo que motiva a los investigadores a explorar continuamente sistemas de detección de intrusiones (IDS) más avanzados. A pesar de que funcionan de manera efectiva en algunas situaciones, los IDS existentes basados en aprendizaje automático o aprendizaje profundo aún luchan con la precisión de detección y la generalización.
Descripción
Con el rápido desarrollo de la tecnología de redes, los sistemas modernos se enfrentan a amenazas de seguridad cada vez más complejas, lo que motiva a los investigadores a explorar continuamente sistemas de detección de intrusiones (IDS) más avanzados. A pesar de que funcionan de manera efectiva en algunas situaciones, los IDS existentes basados en aprendizaje automático o aprendizaje profundo aún luchan con la precisión de detección y la generalización.