Detección de anomalías en entorno multihost basada en clasificador de hipersfera federada
Autores: Kwon, Junhyung; Jung, Byeonggil; Lee, Hyungil; Lee, Sangkyun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Detección de anomalías en entorno multihost basada en clasificador de hipersfera federada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Entradas anómalas
Red neuronal profunda
Métodos de detección de anomalías
Clasificador hipersférico federado
Tecnología de aprendizaje profundo
Distribución de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Detectar entradas anómalas es esencial en muchos sistemas críticos para la misión en varios dominios, especialmente en ciberseguridad.
Descripción
Detectar entradas anómalas es esencial en muchos sistemas críticos para la misión en varios dominios, especialmente en ciberseguridad.