Network intrusion detection system using Deep learning Approach – B.Sc. Senait Molla Meressa, BSc
B.Sc. Senait Molla Meressa, BSc
Master's thesis
Network intrusion detection system using Deep learning Approach
Abstract:
The increasing rate of network attacks is a concerning issue that affects the availability, confidentiality, and integrity of data. To detect malicious cyberattacks, one should require a genuine security system that automates the process of monitoring the events that occur in a network. In this thesis, an anomaly intrusion detection system has been studied and modeled based on a deep learning approach …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 3. 2021
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: Ing. Tomáš Vokoun
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
MERESSA, Senait Molla. \textit{Network intrusion detection system using Deep learning Approach}. Online. Diplomová práca. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Faculty of Economics and Management. 2021. Dostupné z: https://theses.cz/id/za4zo6/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakultaCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Economics and ManagementMaster programme / odbor:
Systems Engineering and Informatics / Informatics
Práce na příbuzné téma
-
Intrusion Detection System with k-means data mining and outlier detection approach
Sandeep Kumar Chandel -
Attacks on censorship circumvention with intrusion detection systems
Vladimír Kravčík -
Evolutionary optimization of intrusion detection system in wireless sensor networks
Adam Saleh -
Optimization of intrusion detection systems in wireless sensor networks
Martin Stehlík -
Wireless network security for critical infrastructure business: A comparative study of intrusion detection systems
Akbar Adylkhanov -
On intrusion detection in wireless sensor networks
Andriy Stetsko -
Anomaly Detection Using Deep Sparse Autoencoders for CERN Particle Detector Data
Filip Široký -
Explaining Features of LSTM Model Learned on Human Motion Data
Tomáš Jevočin
Názov
Vložil
Vložené
Práva