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Reduciendo la tasa de falsos negativos en sistemas de detección de intrusiones en redes basados en aprendizaje profundo

Autores: Mijalkovic, Jovana; Spognardi, Angelo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Reduciendo la tasa de falsos negativos en sistemas de detección de intrusiones en redes basados en aprendizaje profundo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Sistemas de detección de intrusiones en redes
Seguridad
Aprendizaje automático
Aprendizaje profundo
Tasas de falsos negativos
Clases minoritarias

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 58

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los Sistemas de Detección de Intrusos en Red (NIDS) representan un componente crucial en la seguridad de un sistema, y su función es monitorear continuamente la red y alertar al usuario de cualquier actividad o evento sospechoso.

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