Intelligent Anomaly Detection in Database Security: A Triple-Loop Learning Framework

Relational Database Management Systems (RDBMSs) are foundational to operations across finance, healthcare, and government sectors. However, they remain susceptible to advanced threats such as polymorphic SQL injection, insider misuse, and timing-based data exfiltration.Traditional intrusion detectio...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	2025 5th Intelligent Cybersecurity Conference (ICSC) s. 420 - 426
Hlavní autor:	Kandolo, William
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 19.05.2025
Témata:	Adaptation models Anomaly detection Autoencoders Database Security Deep Q-Networks (DQN) Low latency communication Medical services Meta-Learning Metalearning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) RDBMS Reinforcement learning Relational databases SQL injection Supervised learning Triple Loop Learning
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!