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机译:大数据分类:基于机器学习的网络入侵预测中的问题和挑战
Department of Computer Science University of North Carolina at Greensboro, Greensboro, NC 27402, USA;
Big Data; Hadoop distributed file systems; intrusion detection; machine learning;
机译:大数据分类:机器学习问题和网络入侵预测中的挑战
机译:使用KDD99入侵检测数据集选择用于入侵预测和分类的最佳机器学习算法
机译:一种基于机器学习的基于机器入侵检测方案,用于涉及异构客户端网络的移动云中的数据融合
机译:一种机器学习方法,验证了基于规则的网络入侵检测系统的预测和辅助监督
机译:用于机器学习和数据挖掘的本地预测和分类技术。
机译:在UNSW-NB15数据集上提高基于机器学习的网络入侵检测系统的性能
机译:使用KDD99入侵检测数据集选择最佳机器学习算法,用于预测和分类入侵