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TC-CNN: A Tree Classified model using AI for identifying malware intrusions in open Networks

机译：TC-CNN：使用AI识别开放网络中的恶意软件入侵的树分类模型

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作者
P. Ramachandran Dr. R. Balasubramanian;
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年度 2021
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1. A Model Based on LSTM Neural Networks to Identify Five Different Types of Malware [J] . Eduardo de O. Andrade, José Viterbo, Cristina N. Vasconcelos, Procedia Computer Science . 2019,第12期

机译：基于LSTM神经网络的模型，用于识别五种不同类型的恶意软件
2. Identifying False Alarm for Network Intrusion Detection System Using Hybrid Data Mining and Decision Tree [J] . Abdullah Gani, Hasimi Sallehudin, Nor Badrul Anuar, Malaysian Journal of Computer Science . 2008,第2期

机译：基于混合数据挖掘和决策树的网络入侵检测系统误报识别
3. A Proposed Architecture for Autonomous Mobile Agent Intrusion Prevention and Malware Defense in Heterogeneous Networks [J] . Robert O. Seale, Kathleen M. Hargiss International journal of strategic information technology and applications . 2011,第4期

机译：异构网络中自主移动代理入侵防御和恶意软件防御的建议架构
4. Identifying False Alarm for Network Intrusion Detection System Using Data Mining and Decision Tree [C] . NOR BADRUL ANUAR, HASIMI SALLEHUDIN WSEAS International Conferences . 2008

机译：使用数据挖掘和决策树识别网络入侵检测系统的误报
5. A hybrid FEC code for mitigating jamming attacks in Fault-Model-Classified Cognitive Radio Networks. [D] . Balogun, Victor. 2013

机译：用于减轻故障模型分类的认知无线电网络中的干扰攻击的混合FEC代码。
6. Analytic-agent cyber dynamical systems analysis and design method for modeling spatio-temporal factors of malware propagation in wireless sensor networks [O] . ChukwuNonso Nwokoye, Ikechukwu Umeh 2018

机译：用于建模无线传感器网络中恶意软件传播的时空因素的解析代理网络动力学系统分析和设计方法
7. IDENTIFYING FALSE ALARM FOR NETWORK INTRUSION DETECTION SYSTEM USING HYBRID DATA MINING AND DECISION TREE [O] . Nor Badrul Anuar, Hasimi Sallehudin, Abdullah Gani, 2014

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