Big Data Cybersicherheit durch maschinelles Lernen Cyber-Sicherheit
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
28.09.2023
Verlag
Verlag Unser WissenSeitenzahl
64
Maße (L/B/H)
22/15/0.5 cm
Gewicht
113 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-620-6-50343-9
Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data ist bekanntermassen ein kritisches Problem und stellt eine grosse Herausforderung für die Forschungsgemeinschaft dar. Algorithmen des maschinellen Lernens wurden als Kandidaten für die Behandlung von Big-Data-Sicherheitsproblemen vorgeschlagen. Unter diesen Algorithmen haben Support-Vektor-Maschinen (SVMs) bemerkenswerte Erfolge bei verschiedenen Klassifizierungsproblemen erzielt. Um eine effektive SVM einzurichten, muss der Benutzer jedoch im Voraus die richtige SVM-Konfiguration festlegen, was eine schwierige Aufgabe ist, die Expertenwissen und einen hohen manuellen Aufwand für Versuch und Irrtum erfordert. Hier formulieren wir den SVM-Konfigurationsprozess als ein bi-objektives Optimierungsproblem, bei dem Genauigkeit und Modellkomplexität als zwei widersprüchliche Ziele betrachtet werden. Wir schlagen ein neuartiges hyperheuristisches Rahmenwerk für die Zwei-Ziel-Optimierung vor, das unabhängig von der Problemdomäne ist. Dies ist das erste Mal, dass eine Hyperheuristik für dieses Problem entwickelt wurde. Der vorgeschlagene hyperheuristische Rahmen besteht aus einer High-Level-Strategie und Low-Level-Heuristiken.
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