{"product_id":"1057-1090-1072-1090-1080-1089-1090-1080-1095-1077-1089-1082-1080-1081-1072-1085-1072-1083-1080-1079-1089-9786205383148","title":"\u0026#1057;\u0026#1090;\u0026#1072;\u0026#1090;\u0026#1080;\u0026#1089;\u0026#1090;\u0026#1080;\u0026#1095;\u0026#1077;\u0026#1089;\u0026#1082;\u0026#1080;\u0026#1081; \u0026#1072;\u0026#1085;\u0026#1072;\u0026#1083;\u0026#1080;\u0026#1079; \u0026#1089;\u0026","description":"\u003cp\u003e • Author(s): П Каур | Авастl\u003cbr\u003e • Publisher: Sciencia Scripts\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Sciencia Scripts\u003cbr\u003e • BISAC: General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eСетевая криминалистика помогает выследить кибермошенников путем оценки и отслеживания сетевых данных. Сетевая криминалистика - это анализ сетевого трафика для обнаружения вторжений и изучения того, как произошло преступление, т.е. создание места преступления для расследования и воспроизведения. В данном исследовании предлагается общая модель и архитектура процесса сетевой криминалистики. Для анализа используется вторичный набор данных KDD CUP с нормальным и аномальным трафиком, чтобы смоделировать весь процесс. Набор данных в значительной степени обрабатывается для отбора признаков и удаления избыточности. Набор данных был очищен перед анализом с помощью модели обучения Support Vector Machine для классификации трафика. Многоклассовая классификация была использована для классификации различных типов сетевых атак. Точность модели оценивается по полученным результатам.\u003c\/p\u003e","brand":"Atlantic Books","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":46448535601303,"sku":"9786205383148","price":1818.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9786205383148.webp?v=1769144030","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/1057-1090-1072-1090-1080-1089-1090-1080-1095-1077-1089-1082-1080-1081-1072-1085-1072-1083-1080-1079-1089-9786205383148","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}