Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Chờ xuất bản
Bài báo - Tạp chí
(2015) Trang: 512-522
Tạp chí: KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUỐC GIA LẦN THỨ VIII - HÀ NỘI, 9-10/7/2015

Sự sinh sôi nẩy nở nhanh chóng của các payload độc (mã độc được ngụy trang trong nội dung gói tin) đang trở thành mối nguy hại trong vấn đề toàn dữ liệu và an ninh mạng. Trong số nhiều giải pháp được đề xuất bởi cộng đồng nghiên cứu nhằm đối phó với mối nguy hại gia tăng này, hướng tiếp cận tập mô hình máy học đã bộc lộ tính ưu việt đối với vấn đề cải thiện độ chính xác nhận dạng. Tuy nhiên, sức mạnh của một tập mô hình phụ thuộc lớn vào tính đa dạng của các mô hình thành viên. Trong ngữ cảnh này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới và hiệu quả để xây dựng tập mô hình máy học cho bài toán nhận dạng payload độc. Trong hướng tiếp cận của chúng tôi, các mô hình thành viên được đa dạng hóa bằng cách thay đổi tham số từ một kỹ thuật biểu diễn dữ liệu được đề xuất. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng phương pháp chúng tôi đề xuất cho kết quả tốt hơn so với những phương pháp thông dụng khác.

Các bài báo khác
Số 08 (2007) Trang: 75-84
Tải về
(2016) Trang: 159-164
Tạp chí: Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ IX “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công Nghệ thông tin (FAIR’9)
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...