Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 8
 İndirme 1
Intrusion Detection System Using Recursive Feature Elimination And Rnn
2022
Dergi:  
İlköğretim Online
Yazar:  
Özet:

In recent years, there has been a perceptible rise in the number of attacks that involve breaking into computer networks, which is cause for big factor from both a privacy and a security standpoint. The proliferation of new technologies has led to an increase in the sophistication of cyber-security breaches, to the point that the currently available monitoring tools are unable to adequately handle the problem. In consideration of this, the installation of a network intrusion detection system that is both intelligent and efficient would be absolutely necessary in order to resolve this issue. In this paper, we proposed a model using Recursive Feature Elimination and Ensemble Learning. Features are extracted using Recursive Feature Elimination and RNN. Furthermore, we compare the outcomes of our proposed solution with those of other suggested policies in an effort to identify the method that delivers the most appropriate method for the intrusion detection systems, and we assess the effectiveness of the suggested solution using a number of evaluation matrices.

Anahtar Kelimeler:

0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












İlköğretim Online

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 6.985
Atıf : 20.230
2023 Impact/Etki : 0.025
İlköğretim Online