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Binary- and Multi-class Network Intrusion Detection with Adaptive Synthetic Sampling and Deep Learning
Jehn Ruey Jiang
, Chia Lin Li
資訊工程學系
研究成果
:
書貢獻/報告類型
›
會議論文篇章
›
同行評審
總覽
指紋
指紋
深入研究「Binary- and Multi-class Network Intrusion Detection with Adaptive Synthetic Sampling and Deep Learning」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Mathematics
Network Intrusion Detection
100%
Multi-class
63%
Intrusion Detection System
50%
Learning
44%
Binary
37%
Memory Term
32%
Anomaly
28%
Attack
25%
Neural Networks
23%
Evaluate
19%
Model
8%
Class
7%
Engineering & Materials Science
Intrusion detection
50%
Deep learning
43%
Sampling
34%
Long short-term memory
28%
Deep neural networks
23%
Physics & Astronomy
learning
53%
sampling
41%
intrusion
16%
attack
13%
anomalies
9%