Enhanced Network Anomaly Detection Using Convolutional Neural Networks in Cybersecurity Operations
1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : bd. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhanced Network Anomaly Detection Using Convolutional Neural Networks in Cybersecurity Operations
- Date Crossref
- 26/11/2024
- Éditeur
- Foundation of Computer Science
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
North South University Department of Electrical and Computer Engineering (ECE) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
American International University-Bangladesh pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Jashore University of Science & Technology Jashore Department of Computer Science & Engineering (CSE) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Washington University of Science and Technology (WUST) 2900 Eisenhower Ave Department of Information Technology (MSIT) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electrical and Computer Engineering (ECE) — North South University, American International University-Bangladesh et Department of Computer Science & Engineering (CSE) — Jashore University of Science & Technology Jashore, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Network Security and Intrusion DetectionAnomaly Detection Techniques and Applications