Un modelo de aprendizaje profundo para la detección de intrusiones en redes con datos desequilibrados
Autores: Fu, Yanfang; Du, Yishuai; Cao, Zijian; Li, Qiang; Xiang, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un modelo de aprendizaje profundo para la detección de intrusiones en redes con datos desequilibrados
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aumento
Ataques a la red
Sistemas de detección de intrusiones
Modelo de aprendizaje profundo
Desequilibrio de datos
Detección de intrusos en la red
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Con un aumento en el número y tipos de ataques a redes, los firewalls tradicionales y los métodos de cifrado de datos ya no pueden satisfacer las necesidades de seguridad de red actuales.
Descripción
Con un aumento en el número y tipos de ataques a redes, los firewalls tradicionales y los métodos de cifrado de datos ya no pueden satisfacer las necesidades de seguridad de red actuales.