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La consapevolezza delle intrusioni di rete è un fattore importante per l'analisi dei rischi della sicurezza di rete. Nell'ultimo decennio sono disponibili diversi metodi e strutture per il rilevamento delle intrusioni e l'allerta della sicurezza. Alcuni metodi si basano sul processo di scoperta della conoscenza e altri sulla rete neurale. Questi modelli completi prendono decisioni basate su regole per la generazione di avvisi di sicurezza. In questa tesi abbiamo proposto un metodo innovativo per la consapevolezza delle intrusioni utilizzando la fusione dei dati e la classificazione SVM. La fusione dei dati lavora sulle distorsioni della raccolta delle caratteristiche dell'evento. La macchina vettoriale di supporto è un superclassificatore di dati. Ora abbiamo utilizzato SVM per il rilevamento di elementi chiusi di una tecnica basata sulle regole.
Über den Autor / die Autorin
Herr Chandra Prakash Bhargava arbeitet derzeit als Assistenzprofessor (CS Dept) am ITM Gwalior. Er hat eine Erfahrung von mehr als 16 Jahren. Er hat bereits viele Forschungsarbeiten auf renommierten Konferenzen veröffentlicht.Dr. Pradeep Yadav arbeitet derzeit als außerordentlicher Professor (CS Dept.) am ITM Gwalior. Er hat eine Erfahrung von 16 Jahren.
