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实体 Iakovos Christos Zarkadis

Iakovos Christos Zarkadis

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  1. RESEARCH · CL_06395 ·

    机器学习模型增强网络攻击检测和合成数据生成

    研究人员通过重新处理CIC-IDS-2017和UNSW-NB15等现有数据集，开发了一个用于网络入侵检测系统（NIDS）的统一多模态数据集。该研究采用机器学习算法进行攻击分类，并利用对抗学习方法生成合成数据。目标是创建稳定的入侵检测ML模型以及高保真度和高实用性的生成模型。