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CSE-IDS: Using cost-sensitive deep learning and ensemble algorithms to handle class imbalance in network-based intrusion detection systems
CSE-IDS:使用成本敏感的深度学习和集成算法来处理基于网络的入侵检测系统中的类别不平衡
相关领域
计算机科学
入侵检测系统
人工智能
Boosting(机器学习)
机器学习
假阳性率
算法
人工神经网络
随机森林
梯度升压
极限学习机
数据挖掘
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其它 |
期刊:Computers & Security 作者:Neha Gupta; Vinita Jindal; Punam Bedi 出版日期:2021-10-08 |
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