•  Persian
    • Persian
    • English
  •   ورود
  • دانشگاه فردوسی مشهد
  • |
  • مرکز اطلاع‌رسانی و کتابخانه مرکزی
    • Persian
    • English
  • خانه
  • انواع منابع
    • مقاله مجله
    • کتاب الکترونیکی
    • مقاله همایش
    • استاندارد
    • پروتکل
    • پایان‌نامه
  • راهنمای استفاده
View Item 
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  •   کتابخانه دیجیتال دانشگاه فردوسی مشهد
  • Fum
  • Articles
  • Latin Articles
  • View Item
  • همه
  • عنوان
  • نویسنده
  • سال
  • ناشر
  • موضوع
  • عنوان ناشر
  • ISSN
  • شناسه الکترونیک
  • شابک
جستجوی پیشرفته
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Real-time network anomaly detection system using machine learning

نویسنده:
Shuai Zhao
,
Mayanka Chandrashekar
,
Yugyung Lee
,
Deep Medhi
سال
: 2015
شناسه الکترونیک: 10.1109/DRCN.2015.7149025
یو آر آی: http://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/1949045
کالکشن :
  • Latin Articles
  • دانلود: (713.2Kb)
  • نمایش متادیتا پنهان کردن متادیتا
  • آمار بازدید

    Real-time network anomaly detection system using machine learning

Show full item record

contributor authorShuai Zhao
contributor authorMayanka Chandrashekar
contributor authorYugyung Lee
contributor authorDeep Medhi
date accessioned2020-03-15T12:47:58Z
date available2020-03-15T12:47:58Z
date issued2015
identifier other8ypFXvjRCqJbxT1AgDfTUuE9ZbrNt2FyEU02WgBAGpRtpJVccC.pdf
identifier urihttp://libsearch.um.ac.ir:80/fum/handle/fum/1949045?locale-attribute=fa
formatgeneral
languageEnglish
titleReal-time network anomaly detection system using machine learning
typeJournal Paper
contenttypeFulltext
contenttypeFulltext
identifier padid13591644
identifier doi10.1109/DRCN.2015.7149025
journal title2015 11th International Conference on the Design of Reliable Communication Networks (DRCN)
coverageAcademic
filesize730126
citations1
  • درباره ما
نرم افزار کتابخانه دیجیتال "دی اسپیس" فارسی شده توسط یابش برای کتابخانه های ایرانی | تماس با یابش
DSpace software copyright © 2019-2022  DuraSpace