Bøker av Pradeep Laxkar

De nos jours, les problèmes de sécurité des réseaux informatiques jouent un rôle central. Le réseau est vulnérable aux attaques telles que DOS, U2R, R2L, etc. Ces attaques profitent d'une vulnérabilité du réseau pour accéder illégalement à des informations importantes ou parfois pour créer une inondation afin d'empêcher les véritables utilisateurs d'y accéder. Les attaquants utilisent un volume massif de trafic réseau dans un court laps de temps pour rendre l'hôte victime indisponible, ce qui fait de la détection rapide et efficace des intrusions réseau un véritable défi. La taille du trafic réseau est devenue de plus en plus importante et complexe et le système de détection d'intrusion proposé doit être capable de traiter des données réseau de très grande taille afin de détecter les intrusions dans le réseau le plus tôt possible. Ce livre porte sur la mise en oeuvre d'un système de détection d'intrusion dans un réseau en utilisant la génération de règles d'association et la classification quadrique en utilisant la bibliothèque d'apprentissage automatique de spark.

Agora os problemas de segurança de redes informáticas de um dia desempenham um papel fulcral. A rede é vulnerável a ataques como o DOS, U2R, R2L, etc. Estes ataques aproveitam a vulnerabilidade da rede para obter acesso ilegal a informação importante ou, por vezes, criam uma inundação para impedir que os utilizadores genuínos acedam à mesma. Os atacantes da rede utilizam um volume maciço de tráfego de rede num curto espaço de tempo para criar um hospedeiro vítima indisponível, sendo a detecção rápida e eficiente de intrusão na rede uma questão muito difícil. A dimensão do tráfego da rede tornou-se cada vez maior e mais complexa e o sistema proposto de detecção de intrusão deverá ser capaz de processar dados de grande dimensão de rede, a fim de detectar intrusões na rede o mais cedo possível. Este livro implica a implementação de um sistema de detecção de intrusão na rede utilizando a geração de regras de associação e a classificação quadriculada utilizando a biblioteca de aprendizagem de máquinas de faísca.

Oggigiorno i problemi di sicurezza delle reti informatiche giocano un ruolo fondamentale. La rete è vulnerabile ad attacchi come DOS, U2R, R2L ecc. Questi attacchi sfruttano la vulnerabilità della rete per ottenere l'accesso illegale a informazioni importanti o, talvolta, per creare un'inondazione che impedisca agli utenti autentici di accedervi. Gli aggressori di rete utilizzano un volume massiccio di traffico di rete in un breve lasso di tempo per rendere indisponibile l'host vittima, per cui un rilevamento rapido ed efficiente delle intrusioni di rete è un problema molto impegnativo. Le dimensioni del traffico di rete sono diventate sempre più grandi e complesse e il sistema di rilevamento delle intrusioni proposto dovrebbe essere in grado di elaborare dati di rete di dimensioni enormi per rilevare le intrusioni nella rete il prima possibile. Questo libro illustra l'implementazione di un sistema di rilevamento delle intrusioni di rete utilizzando la generazione di regole di associazione e la classificazione quadrica con la libreria di apprendimento automatico di spark.

Heutzutage spielen die Sicherheitsprobleme von Computernetzwerken eine zentrale Rolle. Das Netz ist anfällig für Angriffe wie DOS, U2R, R2L usw. Diese Angriffe nutzen eine Schwachstelle im Netzwerk aus, um sich illegal Zugang zu wichtigen Informationen zu verschaffen oder manchmal eine Flut von Daten zu erzeugen, um echte Benutzer am Zugang zu hindern. Netzwerkangreifer nutzen ein massives Volumen an Netzwerkverkehr in kurzer Zeit, um einen Opferhost unerreichbar zu machen, wobei eine schnelle und effiziente Erkennung von Netzwerkeinbrüchen eine große Herausforderung darstellt. Der Umfang des Netzwerkverkehrs wird immer größer und komplexer, und das vorgeschlagene System zur Erkennung von Eindringlingen sollte in der Lage sein, große Mengen an Netzwerkdaten zu verarbeiten, um Eindringlinge im Netzwerk so früh wie möglich zu erkennen. In diesem Buch geht es um die Implementierung eines Systems zur Erkennung von Eindringlingen in ein Netzwerk, das Assoziationsregeln und eine quadratische Klassifizierung mit der Bibliothek für maschinelles Lernen von Spark verwendet.