Intrusion Detection Models for Reducing False Alarm Rate in IoT Networks Using Different Neural Networks
| العنوان بلغة أخرى: |
نموذج كشف التسلل لتقليل معدل الإنذارات الكاذبة في شبكات إنترنت الأشياء باستخدام الشبكات العصبية المتعددة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | بني خالد، نرجس عواد قاسم (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Bani-khaled, Narjes Awaad Qasim |
| مؤلفين آخرين: | Al-Saqqar, Faisal Suleiman Saleh (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2023
|
| موقع: | المفرق |
| الصفحات: | 1 - 59 |
| رقم MD: | 1488955 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
26
عناصر مشابهة
-
Effective Intrusion Detection Approach of IoT Attacks Based Auto Encoders and Convolution Neural Network
بواسطة: Abu Reesha, Dalia Adnan Ereej منشور: (2024) -
An Intrusion Detection System for DOS Attacks Based on Neural Networks
بواسطة: Bentaher, Omran Ali منشور: (2016) -
Features Filtration for Intrusion Detection Incorporating Hopfield Artificial Neural Networks
بواسطة: Al Shdaifat, Bashair Fayez منشور: (2016) -
Detection of a Human Being on Fire Using Convolutional Neural Networks
بواسطة: الشهاب، حمزة عبدالحكيم منشور: (2022) -
Snake Optimization Algorithm for Intrusion Detection System in IoT Networks
بواسطة: الشطي، سحر محمد منشور: (2023)
