Поиск по всему репозиторию:

Показать краткое описание

dc.contributor.authorKochurko, Pavel
dc.coverage.spatialBrestru_RU
dc.date.accessioned2023-11-29T08:18:22Z
dc.date.available2023-11-29T08:18:22Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.citationKochurko, P. Fusion of Detectors on the Basis of Recirculation Neural Networks for Intrusion Detection / Pavel Kochurko // International Conference on Neural Networks and Artificial Intelligence : proceedings, Brest, 31 May – 2 June, 2006 / Edited: V. Golovko [et al.]. – Brest : BSTU, 2006. – P. 44–48 : il. – Bibliogr.: p. 48 (20 titles).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/37364
dc.descriptionКочурко Павел. Объединение детекторов на основе рециркуляционных нейронных сетей для обнаружения вторженийru_RU
dc.description.abstractThe identification of attack class plays great role in intrusion detection. In this paper the method of recognition of a class of attack by means of the cumulative classifier with nonlinear recirculation neural networks as private detectors is described, strategy of detector selection – by a relative reconstruction error, relative cost of recognition error and mutual cost of recognition error are considered. Results of experiments are compared to results of similar researches.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherBrSTUru_RU
dc.subjectintrusion detectionru_RU
dc.subjectобнаружение вторженийru_RU
dc.subjectclassifierru_RU
dc.subjectклассификаторru_RU
dc.subjectrecirculation neural networksru_RU
dc.subjectрециркуляционные нейронные сетиru_RU
dc.subjectdynamic classifier selectionru_RU
dc.subjectдинамический выбор классификатораru_RU
dc.titleFusion of Detectors on the Basis of Recirculation Neural Networks for Intrusion Detectionru_RU
dc.title.alternativeОбъединение детекторов на основе рециркуляционных нейронных сетей для обнаружения вторженийru_RU
dc.typeНаучный доклад (Working Paper)ru_RU


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать краткое описание