Avaliação de modelos de aprendizado de máquina para detecção reativa e preventiva de botnets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUZA, Vinicius Oliveira de
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional de Geociências - RIGEO
Texto Completo: https://rigeo.cprm.gov.br/handle/doc/20816
Resumo: Dissertação Mestrado em Informática
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Dissertação (Mestrado em informática) - Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2018.https://rigeo.cprm.gov.br/handle/doc/20816Dissertação Mestrado em InformáticaSISTEMAS DE DETECÇÃO DE INTRUSÃOAPRENDIZADO DE MÁQUINAINFORMÁTICAAvaliação de modelos de aprendizado de máquina para detecção reativa e preventiva de botnetsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRio de JaneiroUniversidade Federal do Estado do Rio de JaneiroCentro de Ciências Exatas e TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaMestrado AcadêmicoRio de Janeiro2018-08info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional de Geociências - RIGEOinstname:Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM)instacron:CPRMORIGINALdissertacao_moletos_deteccao_reativa.pdfdissertacao_moletos_deteccao_reativa.pdfapplication/pdf1256658http://rigeo.cprm.gov.br/jspui/bitstream/doc/20816/1/dissertacao_moletos_deteccao_reativa.pdfeccfaa3d20e4052df143503adb512f84MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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