A Framework For Network Intrusion Detection Based on Unsupervised Learning

Anomaly detection is the primary method of detecting intrusion. Unsupervised models, such as auto-encoders network, auto-encoder, and GMM, are currently the most widely used anomaly detection techniques. In reality, the samples used to train the unsupervised model may not be pure enough and may incl...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2021 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Industrial Design (AIID) s. 188 - 193
Hlavní autoři:	Hui, Wang, Dongming, Wang, Dejian, Li, Lin, Zeng, Zhe, Wang
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 28.05.2021
Témata:	Conferences Data collection Deep AutoEncoders Network Feature extraction Gaussian Mixture Model(GMM Intrusion Detection System Measurement Network intrusion detection Reconstruction Errors Systems architecture Training
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!