Преди месеци представих първата си академична презентация на тема „Международна конференция за модерни технологии, компютърно инженерство и наука (ICATCES’18)“ в университета Карабюк, Сафранболу. Заглавието на презентацията ми е „Откриване на проникване с вероятностна невронна мрежа: сравнителен анализ“. Значително преживяване за мен. Моето резюме на статията по-долу;
Резюме: Използването на техники за машинно обучение се е увеличило значително напоследък. Класификацията на нормални или необичайни ситуации в мрежовия трафик се прилага успешно с техники за машинно обучение. Възможно е да се натъкнете на фалшиво положителни ситуации по време на процеса на класифициране. С модела на вероятностната невронна мрежа (PNN) има за цел да изследва проникването и неговите видове в мрежовия трафик с вероятностно разпределение. В това проучване ще се използва набор от данни за откриване на знания (KDD99).
Ключови думи: вероятностна невронна мрежа, откриване на проникване, KDD99
Споделих своя документ и приложение под връзките.
Изходен код: https://github.com/ibrahimatay/kddanalyzer
Доклад (481 стр.): http://icatces.org/home_files/proceeding_book_2018.pdf
