Machine Learning techniques for Behavioral Feature Selection in Network Intrusion Detection Systems

Fecha

2021

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Artículos investigadores UV
82
1
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MendeleyEndNoteBibTeXCSV

Autores

Martinez, Vicente , Salas, Rodrigo , Tessini, Oliver , Torres, Romina

Profesor Guía

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Editor

IEEE

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DOI

10.1049/icp.2021.1448.

URI

http://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/7414

Facultad

Facultad de Ciencias

Departamento o Escuela

Instituto de Estadistica

Determinador

Recolector

Especie

Nota general

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Resumen

Information systems are prone to receiving multiple types of attacks over the network. Therefore, Network Intrusion Detection Systems (NIDSs) analyze the behavior of the network traffic to detect anom...

Descripción

Lugar de Publicación

Auspiciador

Palabras clave

COMPUTER NETWORK SECURITY , DECISION TREES , FEATURE SELECTION , LEARNING (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

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