Zobrazeno 1 - 10
of 7 363
pro vyhledávání: '"detection rules"'
As the number and sophistication of cyber attacks have increased, threat hunting has become a critical aspect of active security, enabling proactive detection and mitigation of threats before they cause significant harm. Open-source cyber threat inte
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.05194
In this paper, we explore various statistical techniques for anomaly detection in conjunction with the popular Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning model for transportation networks. We obtain the prediction errors from an LSTM model, and then
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.06041
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Opportunistic detection rules (ODRs) are variants of fixed-sample-size detection rules in which the statistician is allowed to make an early decision on the alternative hypothesis opportunistically based on the sequentially observed samples. From a s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1602.03969
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Inside EPA’s Water Policy Report, 2007 Dec 01. 16(25), 11-12.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/26829340
