Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm.
Những năm qua, đã có rất nhiều nghiên cứu về học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning) cho lĩnh vực phát hiện xâm nhập mạng máy tính (IDS - Intrusion Detection System), sử dụng các bộ dữ liệu để đánh giá, phân tích. Do sự đa dạng, phức tạp của các bộ dữ liệu nên vấn đề phân cụm, chia nhỏ b...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Bài viết |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
2025
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258426 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
| Thư viện lưu trữ: | Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
|---|
| id |
oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-258426 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
oai:scholar.dlu.edu.vn:DLU123456789-2584262025-02-18T06:32:41Z Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. Bùi, Công Thành Nguyễn, Quang Uy Hoàng, Minh Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B Những năm qua, đã có rất nhiều nghiên cứu về học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning) cho lĩnh vực phát hiện xâm nhập mạng máy tính (IDS - Intrusion Detection System), sử dụng các bộ dữ liệu để đánh giá, phân tích. Do sự đa dạng, phức tạp của các bộ dữ liệu nên vấn đề phân cụm, chia nhỏ bộ dữ liệu ra thành các tập con nhưng vẫn giữ được đặc trưng của chúng là rất cần thiết. Trong nghiên cứu này, các tác giả tập trung phân tích đặc điểm của các tập dữ liệu kiểm thử phổ biến. Đồng thời, tiến hành thực nghiệm để đánh giá tính phân cụm, xác định số cụm tối ưu mà một bộ dữ liệu nên được chia ra... 2025-02-18T06:06:11Z 2025-02-18T06:06:11Z 2020 Article https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258426 vi Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B - 2020 - Số 1B - tr. 1-1 application/pdf |
| institution |
Thư viện Trường Đại học Đà Lạt |
| collection |
Thư viện số |
| language |
Vietnamese |
| topic |
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B |
| spellingShingle |
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam - B Bùi, Công Thành Nguyễn, Quang Uy Hoàng, Minh Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| description |
Những năm qua, đã có rất nhiều nghiên cứu về học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning) cho lĩnh vực phát hiện xâm nhập mạng máy tính (IDS - Intrusion Detection System), sử dụng các bộ dữ liệu để đánh giá, phân tích. Do sự đa dạng, phức tạp của các bộ dữ liệu nên vấn đề phân cụm, chia nhỏ bộ dữ liệu ra thành các tập con nhưng vẫn giữ được đặc trưng của chúng là rất cần thiết. Trong nghiên cứu này, các tác giả tập trung phân tích đặc điểm của các tập dữ liệu kiểm thử phổ biến. Đồng thời, tiến hành thực nghiệm để đánh giá tính phân cụm, xác định số cụm tối ưu mà một bộ dữ liệu nên được chia ra... |
| format |
Article |
| author |
Bùi, Công Thành Nguyễn, Quang Uy Hoàng, Minh |
| author_facet |
Bùi, Công Thành Nguyễn, Quang Uy Hoàng, Minh |
| author_sort |
Bùi, Công Thành |
| title |
Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| title_short |
Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| title_full |
Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| title_fullStr |
Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| title_full_unstemmed |
Một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| title_sort |
một số bộ dữ liệu kiểm thử phổ biến cho phát hiện xâm nhập mạng và đặc tính phân cụm. |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://scholar.dlu.edu.vn/thuvienso/handle/DLU123456789/258426 |
| _version_ |
1824719127534632960 |