Network Intrusion Detection using Deep Learning

Le livre "Détection d'intrusion réseau utilisant l'apprentissage profond" offre un aperçu complet des dernières avancées dans la technologie des systèmes de détection d'intrusion (IDS) en utilisant des méthodes d'apprentissage profond à la pointe. Il aborde à la fois les approches classiques d'apprentissage automatique et les développements les plus récents dans le domaine de l'apprentissage profond. Les applications de l'apprentissage profond dans différentes classes d'IDS, y compris les réseaux génératifs, discriminants et adversariaux, sont particulièrement mises en avant. Le livre compare également différents IDS basés sur l'apprentissage profond à l'aide de jeux de données de référence et présente deux modèles novateurs pour l'apprentissage des caractéristiques : l'extraction et la sélection de caractéristiques profondes (D-FES) ainsi qu'un IDS entièrement non supervisé. À la fin du livre, d'autres défis et directions de recherche sont discutés. Cet ouvrage spécialisé est une ressource précieuse pour les étudiants, chercheurs et praticiens intéressés par l'apprentissage profond et la détection d'intrusion.