Luận Án Tiến Sĩ Kỹ Thuật Học Máy Phối Hợp Và Tiền Xử Lý Dữ Liệu Trong Việc Nâng Cao Chất Lượng Phân Lớp Của Các Hệ

Kỹ Thuật Học Máy Phối Hợp Và Tiền Xử Lý Dữ Liệu Trong Việc Nâng Cao Chất Lượng Phân Lớp Của Các Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Mạng​

Kết quả nghiên cứu của luận án mang lại có ý nghĩa khoa học, kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu về an ninh mạng UNSW-NB15 cho thấy, so với các nghiên cứu hiện có cho đến nay của nhiều nhà nghiên cứu, các giải pháp đề xuất đã giúp nâng cao chất lượng phân lớp khi xây dựng các IDS, cụ thể là các đề xuất:
(1) Đề xuất 2 thuật toán lựa chọn thuộc tính trên cơ sở cải tiến 2 thuật toán lựa chọn thuộc tính FFC và BFE đã biết.
(2) Cải tiến các kỹ thuật tăng mẫu (oversampling) và giảm mẫu (undersampling) tập dữ liệu huấn luyện.
(3) Xây dựng các bộ phân lớp lai trên cơ sở kết hợp các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu cải tiến nêu trên với kỹ thuật xây dựng bộ phân lớp phối hợp (ensemble classifier).

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Trần Văn Lăng
  
• Tác giả: Hoàng Ngọc Thanh
• Số trang: 175
• Kiểu File: PDF_TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Lạc Hồng 2022

Link download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=40970
https://drive.google.com/file/d/1D4ewIomtNytg9SYzF0GzFBVphAMRQBsw
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1