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机译:I-Siamids:一种改进的SIAM-ID,用于在基于网络的入侵检测系统中处理类别不平衡
Univ Delhi Dept Comp Sci Delhi India;
Univ Delhi Dept Comp Sci Delhi India;
Univ Delhi Dept Comp Sci Keshav Mahavidyalaya Delhi India;
Network-based intrusion detection system (NIDS); Class imbalance; Siamese neural network (Siamese-NN); eXtreme gradient boosting (XGBoost); Deep neural network (DNN); NSL-KDD dataset; CIDDS-001 dataset;
机译:SIAM-ID:使用暹罗神经网络处理入侵检测系统中的类别不平衡问题
机译:LIO-ID:使用LSTM处理类别不平衡,并在入侵检测系统中改进了一对一项技术
机译:机器学习方法,可在类别不平衡数据集中优化SMOTE比率以进行入侵检测
机译:SMOTE:入侵检测系统中的类不平衡问题
机译:使用多智能体架构方法提高具有高度不平衡数据的动态网络中的实时入侵检测
机译:集成模型用于多类和二类分类的改进入侵检测系统
机译:I-Siamids:一种改进的暹罗ID,用于在基于网络的入侵检测系统中处理类别不平衡
机译:解决基于机器学习的网络入侵检测系统中极端类不平衡的方法。