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 17
 İndirme 2
Intrusion Detection Systems Vulnerability To Adversarial Examples
2023
Dergi:  
İlköğretim Online
Yazar:  
Özet:

Because they are able to identify and neutralise possible risks to network security, intrusion detection systems, more commonly abbreviated as IDS, are an absolute requirement for the protection of computer networks. Recent advancements in the field of adversarial machine learning suggest that intrusion detection systems, sometimes known as IDSs, may be susceptible to assaults that make advantage of adversarial examples. In the field of machine learning, adversarial examples are data points that have been purposely constructed with the goal of deceiving machine learning models into producing erroneous classifications or false negatives. This may be accomplished by presenting the models with data that has been tampered with in some way. This research project will investigate the vulnerabilities of intrusion detection systems (IDSs) to adversarial examples. It will also investigate the probable implications of such attacks on network security, and it will suggest feasible defensive strategies in order to enhance the resistance of IDSs against these threats. The overall purpose of this research is to improve the resistance of IDSs to the many dangers that they face.

Anahtar Kelimeler:

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












İlköğretim Online

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 6.985
Atıf : 19.911
2023 Impact/Etki : 0.025
İlköğretim Online